数据仓库的数据存储层次包括数据源层、数据集成层、数据仓库层和访问层。数据源层负责收集原始数据；数据集成层进行数据清洗和转换；数据仓库层存储综合数据；访问层提供查询和分析工具。多层次存储结构确保数据高效、安全地使用，满足不同用户需求。
本文目录导读：
数据仓库作为企业信息化的核心，其存储结构的多层次化是确保数据仓库高效、稳定运行的关键，本文将详细介绍数据仓库的数据存储层次，并分析各层次的特点和作用。
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数据仓库的数据存储层次
1、数据源层
数据源层是数据仓库的基础，主要包括企业内部的各种业务系统，如ERP、CRM、SCM等，数据源层的数据通常是原始的、细粒度的，且分散在不同的系统中，数据源层的作用是收集和整合企业内部各种业务系统的数据，为数据仓库提供基础数据。
2、数据集成层
数据集成层位于数据源层之上，主要负责将来自不同数据源的数据进行清洗、转换和集成，这一层的主要任务是解决数据源之间的异构性问题，包括数据格式、数据类型、数据结构等方面的差异，数据集成层的作用是确保数据仓库中数据的统一性和一致性。
3、数据仓库层
数据仓库层是数据仓库的核心，也是数据仓库最终呈现给用户的数据形式，数据仓库层的数据经过数据集成层的处理，已经实现了统一和一致，数据仓库层的数据通常具有较高的粒度和抽象程度，便于用户进行查询和分析，数据仓库层的作用是为用户提供丰富的数据资源，支持各种业务决策。
4、应用层
应用层位于数据仓库之上，主要包括各种数据分析和挖掘工具、报表系统、决策支持系统等，应用层的作用是将数据仓库中的数据应用于实际业务场景，为用户提供决策支持，应用层的数据通常具有较高的粒度和抽象程度，便于用户进行查询和分析。
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各层次的特点和作用
1、数据源层
特点：原始、细粒度、分散
作用：提供数据仓库的基础数据，确保数据的真实性和完整性。
2、数据集成层
特点：清洗、转换、集成、解决异构性
作用：实现数据仓库中数据的统一和一致，为数据仓库提供高质量的数据。
3、数据仓库层
特点：统一、一致、高粒度、高抽象程度
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作用：为用户提供丰富的数据资源，支持各种业务决策。
4、应用层
特点：查询、分析、决策支持
作用：将数据仓库中的数据应用于实际业务场景，为用户提供决策支持。
数据仓库的多层次存储结构是实现数据仓库高效、稳定运行的关键，通过对数据源层、数据集成层、数据仓库层和应用层的深入研究，我们可以更好地理解数据仓库的存储结构和作用，为企业的信息化建设提供有力支持，在实际应用中，企业应根据自身业务需求和技术能力，合理设计数据仓库的多层次存储结构，以提高数据仓库的性能和可用性。
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