数据仓库是一种专门用于存储、管理和分析大量数据的集合结构。它不同于传统数据库，旨在支持企业决策支持系统。数据仓库包含历史数据，具有时间维度，结构化、集成、主题化，用于支持复杂的数据分析和报告。揭秘数据仓库，它是一个为决策提供支持的强大数据集合。
本文目录导读：
在信息化时代，数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分，而数据仓库作为企业信息化的基石，承载着海量数据存储、处理和分析的重要任务，数据仓库究竟是一个怎样的数据集合呢？本文将从数据仓库的定义、特点、结构等方面进行详细阐述。
数据仓库的定义
数据仓库（Data Warehouse，简称DW）是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，它是从多个异构数据源中提取、清洗、转换和加载而来，为企业的决策提供支持。
数据仓库的特点
1、面向主题：数据仓库按照业务主题进行组织，便于用户从不同角度分析数据。
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2、集成：数据仓库将来自多个数据源的数据进行整合，消除数据孤岛，实现数据一致性。
3、相对稳定：数据仓库中的数据通常不会频繁变更，以保证数据的可靠性和一致性。
4、反映历史变化：数据仓库记录了企业历史数据，便于分析历史趋势和预测未来。
数据仓库的结构
1、数据源：数据源是数据仓库的基础，包括企业内部和外部的各种数据源，如关系型数据库、文件系统、实时数据等。
2、数据抽取：数据抽取是指从数据源中提取所需数据的过程，根据数据源的特点，数据抽取可分为全量抽取、增量抽取和实时抽取。
3、数据清洗：数据清洗是对抽取出来的数据进行清洗和转换的过程，包括去除重复数据、修正错误数据、转换数据格式等。
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4、数据加载：数据加载是将清洗后的数据加载到数据仓库的过程，根据数据仓库的类型，数据加载可分为批量加载、实时加载和增量加载。
5、数据存储：数据存储是数据仓库的核心，负责存储和管理数据，常见的存储技术有关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。
6、数据模型：数据模型是数据仓库的逻辑结构，包括数据表、视图、索引等，常见的模型有星型模型、雪花模型、维度模型等。
7、数据访问：数据访问是用户通过查询、分析等方式获取数据的过程，数据访问工具包括SQL查询、报表工具、数据挖掘工具等。
数据仓库的类型
1、事务型数据仓库：主要用于处理日常业务交易数据，如订单、库存等。
2、分析型数据仓库：主要用于分析历史数据，为企业的决策提供支持。
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3、行业数据仓库：针对特定行业需求，如金融、医疗、教育等。
4、混合型数据仓库：结合事务型数据仓库和分析型数据仓库的特点，满足企业多样化的需求。
数据仓库是一个复杂的数据集合，它通过整合、清洗、加载等过程，为企业提供可靠、一致、可分析的数据，在信息化时代，数据仓库已成为企业信息化建设的重要环节，对于提升企业竞争力具有重要意义，了解数据仓库的结构和特点，有助于企业更好地利用数据仓库，实现数据驱动决策。
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