数据仓库专业术语称为“数据仓库”，本文深入解析其核心术语，揭开数据仓库的神秘面纱。
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数据仓库（Data Warehouse）
数据仓库是用于支持企业或组织的决策制定过程，对大量数据进行存储、管理和分析的一种系统，它将来自不同源的数据整合在一起，形成一致、可靠、易于访问的数据资源。
数据源（Data Source）
数据源是指数据仓库中数据的来源，可以是内部数据库、外部数据库、文件系统或其他应用程序，数据源是数据仓库构建的基础，决定了数据仓库的数据质量。
三、ETL（Extract, Transform, Load）
ETL是数据仓库构建过程中的三个核心步骤，分别代表数据提取、转换和加载。
1、数据提取：从数据源中提取所需数据，可以是全量提取或增量提取。
2、数据转换：对提取的数据进行清洗、格式化、转换等操作，使其符合数据仓库的要求。
3、数据加载：将转换后的数据加载到数据仓库中，可以是全量加载或增量加载。
事实表（Fact Table）
事实表是数据仓库中存储业务数据的表格，通常包含以下三个要素：
1、事实（Fact）：表示业务活动的量化指标，如销售额、数量等。
2、维度（Dimension）：描述事实表的属性，如时间、地点、产品等。
3、关系（Relationship）：事实表与维度表之间的关联关系。
维度表（Dimension Table）
维度表是数据仓库中描述业务实体属性的表格，如时间维度、地点维度、产品维度等，维度表与事实表之间存在关联关系，用于多维分析。
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六、数据粒度（Data Granularity）
数据粒度是指数据仓库中数据的细化程度，分为以下几种类型：
1、超粒度：数据细化到最低级别，如具体某一天的销售额。
2、粒度：介于超粒度和概粒度之间，如某个月份的销售额。
3、概粒度：数据细化程度较高，如某一年度的销售额。
数据模型（Data Model）
数据模型是数据仓库中数据组织、存储和访问的方式，主要包括以下几种：
1、星型模型：以事实表为中心，维度表围绕事实表分布，结构简单、易于理解。
2、雪花模型：在星型模型的基础上，将维度表进一步细化，形成多个层次。
3、星云模型：结合星型模型和雪花模型的特点，适用于复杂业务场景。
八、数据仓库架构（Data Warehouse Architecture）
数据仓库架构是指数据仓库系统的组织结构，主要包括以下层次：
1、数据源层：负责数据采集和存储。
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2、ETL层：负责数据提取、转换和加载。
3、数据仓库层：存储和管理数据。
4、应用层：提供数据查询、分析、报告等功能。
九、数据仓库设计（Data Warehouse Design）
数据仓库设计是指根据业务需求，对数据仓库进行结构设计、数据模型设计等过程，主要包括以下步骤：
1、需求分析：了解业务需求，确定数据仓库的功能和性能指标。
2、数据模型设计：根据业务需求，设计数据模型，包括事实表、维度表等。
3、ETL设计：根据数据模型，设计ETL过程，实现数据的提取、转换和加载。
4、数据质量保证：确保数据仓库中的数据质量，包括数据完整性、一致性、准确性等。
数据仓库专业术语涉及多个方面，了解这些术语有助于我们更好地理解和应用数据仓库技术，通过对这些术语的深入解析，我们可以揭开数据仓库的神秘面纱，为企业或组织的决策制定提供有力支持。
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