数据仓库层执行流程包括：数据抽取、转换、加载（ETL）和数据处理。从数据源抽取原始数据；通过ETL过程对数据进行清洗、转换和整合；将处理后的数据加载到数据仓库中，为决策支持提供数据基础。整个流程确保数据准确、完整，为分析提供有力支持。
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数据仓库层概述
数据仓库层是数据仓库系统中的核心部分，主要负责数据的存储、管理和分析，它将来自各个业务系统的数据整合在一起，为决策者提供有价值的信息，数据仓库层的执行流程主要包括数据抽取、数据清洗、数据转换、数据加载和数据分析等环节。
数据抽取
数据抽取是数据仓库层执行流程的第一步，其主要任务是从各个业务系统中抽取所需的数据，数据抽取的方式有全量抽取和增量抽取两种，全量抽取是指将整个数据集一次性抽取到数据仓库中，适用于数据量较小的情况，增量抽取是指只抽取最近一段时间内的数据变化，适用于数据量较大且变化频繁的情况。
1、全量抽取
（1）确定数据源：根据业务需求，选择合适的数据源，如数据库、日志文件等。
（2）建立数据抽取模型：根据数据源的特点，设计数据抽取模型，包括数据抽取规则、数据转换规则等。
（3）编写抽取脚本：根据数据抽取模型，编写相应的脚本，实现数据的抽取。
（4）执行抽取任务：运行抽取脚本，将数据从数据源抽取到数据仓库。
2、增量抽取
（1）确定增量标识：根据业务需求，确定数据增量标识，如时间戳、版本号等。
（2）建立增量抽取模型：根据增量标识，设计增量抽取模型，包括增量抽取规则、数据转换规则等。
（3）编写增量抽取脚本：根据增量抽取模型，编写相应的脚本，实现数据的增量抽取。
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（4）执行增量抽取任务：运行增量抽取脚本，将增量数据从数据源抽取到数据仓库。
数据清洗
数据清洗是数据仓库层执行流程的第二步，其主要任务是对抽取到的数据进行清洗，去除重复、错误、缺失等无效数据，数据清洗包括以下步骤：
1、数据验证：检查数据是否符合预定义的规则，如数据类型、格式、范围等。
2、数据去重：删除重复数据，保证数据唯一性。
3、数据修复：修复错误数据，如日期格式错误、数值错误等。
4、数据补全：补充缺失数据，如使用平均值、中位数等方法填充。
数据转换
数据转换是数据仓库层执行流程的第三步，其主要任务是将清洗后的数据进行转换，使其符合数据仓库的存储格式和业务需求，数据转换包括以下步骤：
1、数据格式转换：将不同格式的数据转换为统一的格式，如日期格式、数值格式等。
2、数据类型转换：将不同数据类型的数据转换为统一的数据类型，如将字符串转换为整数。
3、数据映射：将数据源中的数据映射到数据仓库中的相应字段。
4、数据计算：对数据进行计算，如求和、平均、最大、最小等。
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数据加载
数据加载是数据仓库层执行流程的第四步，其主要任务是将转换后的数据加载到数据仓库中，数据加载包括以下步骤：
1、确定加载方式：根据数据量和业务需求，选择合适的加载方式，如全量加载、增量加载等。
2、编写加载脚本：根据加载方式，编写相应的脚本，实现数据的加载。
3、执行加载任务：运行加载脚本，将数据从数据仓库临时存储区域加载到数据仓库中。
数据分析
数据分析是数据仓库层执行流程的最后一步，其主要任务是对加载到数据仓库中的数据进行挖掘和分析，为决策者提供有价值的信息，数据分析包括以下步骤：
1、数据挖掘：使用数据挖掘技术，从数据中发现潜在的模式、关联和趋势。
2、数据分析：根据业务需求，对挖掘出的数据进行进一步分析，得出有价值的结论。
3、数据可视化：将分析结果以图表、报表等形式展示，方便决策者理解。
4、决策支持：根据分析结果，为决策者提供决策支持，提高决策效率。
数据仓库层的执行流程是一个复杂的过程，涉及数据抽取、清洗、转换、加载和分析等多个环节，通过合理设计数据仓库层的执行流程，可以确保数据仓库系统的高效运行，为决策者提供有价值的信息。
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