数据仓库由数据库、ETL工具、数据模型和前端工具组成。其数据组成包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。核心组成是ETL过程，负责数据抽取、转换和加载。数据仓库具有丰富多样的数据构成，如历史数据、实时数据和外部数据等，为决策提供有力支持。
本文目录导读：
概述
数据仓库作为企业信息化建设的重要组成部分，是现代企业决策支持系统的基础，它通过整合、处理和分析企业内外部的大量数据，为企业提供决策依据，数据仓库究竟由哪些数据组成呢？本文将为您揭秘数据仓库的丰富多样的数据构成。
数据仓库的数据组成
1、原始数据
原始数据是数据仓库的基石，包括企业内部的各种业务数据、外部市场数据等，这些数据主要来源于企业各个业务系统，如ERP、CRM、SCM等，原始数据具有以下特点：
（1）来源广泛：涉及企业内部各个部门、各个业务环节。
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（2）结构复杂：包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
（3）数据量大：原始数据通常具有海量特性，需要通过数据仓库进行整合和处理。
2、结构化数据
结构化数据是指具有固定格式、易于存储和检索的数据，在数据仓库中，结构化数据主要包括以下几类：
（1）关系型数据库数据：如ERP、CRM等业务系统中的数据。
（2）数据仓库元数据：包括数据模型、数据定义、数据源等。
（3）业务指标数据：如销售额、库存量、客户满意度等。
3、半结构化数据
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半结构化数据是指具有一定结构，但结构不固定的数据，这类数据主要包括以下几种：
（1）XML、JSON等格式数据：如企业间交换的电子文档、网络日志等。
（2）日志文件：如系统日志、网络日志等。
（3）网页数据：如企业网站、行业报告等。
4、非结构化数据
非结构化数据是指没有固定格式、难以存储和检索的数据，在数据仓库中，非结构化数据主要包括以下几种：
（1）文本数据：如企业内部邮件、报告、新闻稿等。
（2）多媒体数据：如图像、音频、视频等。
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（3）文档数据：如合同、发票、设计图纸等。
5、数据预处理数据
数据预处理数据是指在进行数据仓库构建过程中，对原始数据进行清洗、转换、集成等操作后得到的数据，这些数据主要包括：
（1）清洗数据：去除重复、错误、缺失等数据。
（2）转换数据：将不同格式的数据转换为统一格式。
（3）集成数据：将来自不同数据源的数据进行整合。
数据仓库的数据组成丰富多样，涵盖了企业内部和外部的大量数据，通过对这些数据的整合、处理和分析，数据仓库为企业提供了有力的决策支持，了解数据仓库的数据构成，有助于我们更好地构建和维护数据仓库，为企业创造更大的价值。
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