数据仓库系统结构通常包括数据源、ETL（提取、转换、加载）过程、数据仓库、前端工具等。系统由数据源、数据仓库、ETL工具、查询工具等组成，与数据库的主要区别在于数据仓库面向主题、集成、非易失性，而数据库面向应用、事务处理。数据仓库系统架构解析强调数据仓库的分层设计，包括数据源、ETL、数据仓库、前端工具等，与数据库相比，数据仓库更注重数据分析和决策支持。
本文目录导读：
数据仓库系统组成
数据仓库系统由以下几个主要部分组成：
1、数据源：数据源是数据仓库系统的核心，包括内部数据源和外部数据源，内部数据源通常指的是企业内部的各种业务系统，如ERP、CRM等，它们负责产生和处理企业日常运营所需的数据，外部数据源则包括互联网、合作伙伴、政府机构等提供的数据。
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2、数据抽取、转换和加载（ETL）：ETL是数据仓库系统中的关键技术，主要负责将数据从数据源抽取出来，进行清洗、转换和加载到数据仓库中，ETL过程通常包括数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载四个步骤。
3、数据仓库：数据仓库是存储企业历史数据和当前数据的中心，它通常采用关系型数据库或NoSQL数据库等存储技术，数据仓库中的数据按照主题进行组织，便于用户查询和分析。
4、数据访问工具：数据访问工具包括查询和分析工具、数据挖掘工具、数据可视化工具等，用于支持用户对数据仓库中的数据进行查询、分析和可视化。
5、数据质量管理：数据质量管理是确保数据仓库中数据质量的重要环节，包括数据清洗、数据校验、数据监控和数据治理等。
6、安全和权限管理：安全和权限管理负责保障数据仓库系统的安全性和数据访问权限，包括用户身份验证、访问控制、审计和监控等。
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数据仓库与数据库的主要区别
1、目的不同：数据库主要用于存储和管理企业日常运营所需的数据，而数据仓库则是为了支持企业决策和分析而设计，它强调对数据的整合、处理和分析。
2、数据类型不同：数据库中的数据通常是结构化的，如关系型数据库中的表格，而数据仓库中的数据类型更为丰富，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
3、数据模型不同：数据库通常采用关系型模型，而数据仓库则采用星型模型或雪花模型等数据模型，以便于用户进行查询和分析。
4、数据更新频率不同：数据库中的数据实时更新，而数据仓库中的数据通常是历史数据，更新频率较低。
5、数据存储方式不同：数据库采用集中式存储，而数据仓库采用分布式存储，以便于处理大量数据。
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6、数据访问方式不同：数据库支持多种数据访问语言，如SQL等，而数据仓库主要支持数据仓库特有的查询语言，如OLAP查询语言。
数据仓库系统在组成和功能上与数据库存在较大差异，其主要目的是为了支持企业决策和分析，了解数据仓库系统的组成和特点，有助于我们更好地构建和利用数据仓库，为企业创造价值。
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