数据仓库系统由数据源、ETL工具、数据仓库、查询工具和前端应用组成。与传统数据库相比，数据仓库更注重数据的集成、历史性和分析性。数据仓库是用于支持企业决策的数据集合，而传统数据库用于存储和管理日常操作数据。在组成结构上，数据仓库采用星型或雪花模型，而传统数据库采用规范化设计。核心功能上，数据仓库侧重于数据分析和查询，而传统数据库侧重于数据存储和事务处理。
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数据仓库的定义
数据仓库（Data Warehouse）是一个集成的、面向主题的、非易失的、用于支持企业或组织决策的数据集合，它通过从多个数据源中抽取、转换和加载（ETL）数据，形成统一的结构，为用户提供高效、准确的数据分析服务，数据仓库的主要目的是支持企业或组织的战略决策，提供数据支持，帮助企业更好地理解业务、优化运营和制定决策。
数据仓库系统的组成
1、数据源：数据仓库的数据来源于企业内部和外部的各种数据源，如ERP系统、CRM系统、财务系统、社交媒体等。
2、数据抽取：将数据源中的数据抽取出来，进行初步的清洗和转换，以满足数据仓库的要求。
3、数据清洗：对抽取的数据进行去重、缺失值处理、异常值处理等，确保数据的准确性和一致性。
4、数据转换：将清洗后的数据按照数据仓库的模型进行转换，使其符合数据仓库的结构和标准。
5、数据加载：将转换后的数据加载到数据仓库中，为后续的数据分析提供基础。
6、数据仓库模型：包括星型模型、雪花模型等，用于组织数据仓库中的数据，便于用户查询和分析。
7、数据访问层：提供用户查询和分析数据的能力，包括SQL查询、报表、数据挖掘等。
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8、元数据管理：记录和管理数据仓库中的元数据，包括数据源、数据模型、数据访问层等。
数据仓库与传统数据库的主要区别
1、目的不同
数据仓库旨在支持企业或组织的决策制定，提供数据支持，而传统数据库主要用于日常业务数据的存储和管理。
2、数据结构不同
数据仓库采用面向主题的星型模型或雪花模型，将数据组织成易于理解的层次结构，便于用户查询和分析，而传统数据库采用关系模型，以表的形式存储数据，用户需要通过复杂的SQL语句进行数据查询。
3、数据更新频率不同
数据仓库中的数据是经过清洗、转换和加载的，通常具有较低的更新频率，而传统数据库中的数据实时更新，保持最新状态。
4、数据集成程度不同
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数据仓库将来自多个数据源的数据进行集成，形成统一的数据视图，而传统数据库通常只存储单一业务领域的数据。
5、数据访问方式不同
数据仓库提供丰富的数据访问工具，如SQL查询、报表、数据挖掘等，支持用户从不同角度分析数据，而传统数据库主要提供SQL查询功能，用户需要具备一定的编程能力。
6、数据质量不同
数据仓库通过数据清洗和转换，确保数据的准确性和一致性，而传统数据库的数据质量依赖于数据源和数据库管理员的维护。
数据仓库和传统数据库在数据结构、更新频率、集成程度、访问方式等方面存在显著差异，数据仓库作为一种支持决策制定的数据集合，在帮助企业或组织理解业务、优化运营和制定决策方面发挥着重要作用，随着大数据技术的发展，数据仓库的应用将越来越广泛。
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