数据仓库结构由数据源、ETL（抽取、转换、加载）、数据存储、数据模型、访问层组成。五大核心部分包括：数据源负责数据收集；ETL负责数据清洗、转换和加载；数据存储用于存储大量数据；数据模型提供数据组织方式；访问层允许用户查询和分析数据。
本文目录导读：
数据源
数据源是数据仓库的基础，是数据仓库中数据的来源，数据源可以分为内部数据源和外部数据源。
1、内部数据源：主要指企业内部各部门、业务系统产生的数据，如销售系统、财务系统、人力资源系统等，内部数据源是数据仓库中最直接、最真实的数据来源，具有高度的相关性和准确性。
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2、外部数据源：主要指企业外部产生的数据，如市场调研数据、竞争对手数据、行业数据等，外部数据源可以为企业提供更广阔的视角，有助于企业进行战略决策。
数据抽取（ETL）
数据抽取（Extract-Transform-Load）是数据仓库建设中的一项重要工作，主要包括数据的抽取、转换和加载。
1、数据抽取：从各个数据源中抽取所需的数据，可以是结构化数据（如数据库）或非结构化数据（如文本、图片等）。
2、数据转换：对抽取出的数据进行清洗、转换、集成等操作，使其满足数据仓库的存储和查询需求。
3、数据加载：将转换后的数据加载到数据仓库中，为后续的数据分析和挖掘提供基础。
数据仓库
数据仓库是数据仓库系统的核心，用于存储、管理和分析大量数据，数据仓库具有以下特点：
1、大规模：数据仓库存储的数据量庞大，通常达到PB级别。
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2、多样性：数据仓库中的数据类型丰富，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
3、时变性：数据仓库中的数据具有时间属性，可以反映企业历史和实时数据。
4、冗余性：数据仓库中的数据具有冗余性，以便于查询和分析。
数据模型
数据模型是数据仓库中数据组织的逻辑结构，主要包括以下几种：
1、星型模型：由事实表和维度表组成，事实表记录业务数据，维度表提供业务数据的上下文信息。
2、雪花模型：在星型模型的基础上，对维度表进行扩展，形成多个子维度表，降低数据冗余。
3、物化视图模型：将查询结果存储在数据仓库中，提高查询效率。
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数据访问层
数据访问层是数据仓库系统的前端，用于提供用户查询、分析和挖掘数据的接口，主要包括以下功能：
1、查询工具：提供用户进行数据查询的界面，支持SQL、MDX等查询语言。
2、报表工具：根据用户需求生成各类报表，包括表格、图表、地图等。
3、分析工具：提供数据挖掘、预测分析等功能，帮助企业发现数据中的规律和趋势。
4、集成工具：将数据仓库与其他业务系统进行集成，实现数据共享和协同工作。
数据仓库结构由数据源、数据抽取、数据仓库、数据模型和数据访问层五大核心组成部分构成，这五个部分相互关联，共同构成了一个完整的数据仓库系统，企业通过建设数据仓库，可以实现对海量数据的存储、管理和分析，为决策提供有力支持。
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