这是一道解释题，要求对数据仓库技术名词进行解释和解析。题目旨在帮助深入浅出地理解数据仓库的核心概念。
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随着大数据时代的到来，数据仓库技术逐渐成为企业信息化建设的重要组成部分，数据仓库技术名词繁多，涉及领域广泛，对初学者来说理解起来具有一定的难度，本文将对数据仓库技术名词进行深入浅出地解析，帮助读者全面了解数据仓库的核心概念。
数据仓库技术名词解释
1、数据仓库（Data Warehouse）
数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、时间序列的数据集合，支持管理决策，它从多个数据源提取数据，经过清洗、转换和集成，形成统一的数据模型，为用户提供高效的数据查询和分析服务。
2、数据源（Data Source）
数据源是数据仓库中数据来源的总称，包括内部数据库、外部数据库、日志文件、文件系统等，数据源是数据仓库数据的基础，其质量直接影响数据仓库的数据质量。
3、数据集成（Data Integration）
数据集成是指将来自不同数据源的数据进行清洗、转换和整合，形成一个统一的数据模型，数据集成是数据仓库建设的关键环节，主要包括数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载等过程。
4、ETL（Extract, Transform, Load）
ETL是数据集成过程中的三个核心步骤，分别代表数据抽取、数据转换和数据加载，ETL工具用于自动化数据集成过程，提高数据仓库的建设效率。
5、数据清洗（Data Cleansing）
数据清洗是指对数据进行检查、修正、填充、删除等操作，以提高数据质量，数据清洗是数据集成过程中的重要环节，有助于消除数据仓库中的噪声和错误。
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6、数据转换（Data Transformation）
数据转换是指将原始数据转换为符合数据仓库要求的数据格式，数据转换包括数据格式转换、数据类型转换、数据结构转换等。
7、数据加载（Data Loading）
数据加载是指将经过清洗和转换的数据加载到数据仓库中，数据加载分为全量加载和增量加载两种方式。
8、数据模型（Data Model）
数据模型是数据仓库中的数据结构，用于描述数据之间的关系，常见的数据模型有星型模型、雪花模型、维度模型等。
9、星型模型（Star Schema）
星型模型是一种简单的数据模型，由一个事实表和多个维度表组成，事实表存储业务数据，维度表存储描述数据的属性。
10、雪花模型（Snowflake Schema）
雪花模型是星型模型的扩展，通过进一步规范化维度表来减少数据冗余，雪花模型适用于数据量较大、维度关系复杂的场景。
11、维度模型（Dimensional Model）
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维度模型是一种面向分析的数据模型，由事实表和维度表组成，维度表存储描述数据的属性，事实表存储业务数据。
12、数据仓库管理系统（Data Warehouse Management System，DWMS）
数据仓库管理系统是用于管理和维护数据仓库的软件平台，包括数据集成、数据存储、数据查询、数据安全等功能。
13、数据挖掘（Data Mining）
数据挖掘是指从大量数据中提取有价值信息的过程，数据挖掘是数据仓库的高级应用，旨在发现数据背后的规律和趋势。
14、商业智能（Business Intelligence，BI）
商业智能是指利用数据仓库、数据挖掘等技术，对企业的业务数据进行分析，为企业提供决策支持。
数据仓库技术名词繁多，但理解其核心概念对于数据仓库的建设和应用至关重要，本文对数据仓库技术名词进行了深入浅出地解析，希望对读者有所帮助，在实际应用中，我们需要根据具体场景选择合适的技术和工具，以提高数据仓库的建设效率和数据分析效果。
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