本摘要汇总了数据仓库技术核心名词解析，深度解读数据仓库领域的专业术语，旨在帮助读者快速理解数据仓库技术名词的含义和应用。
本文目录导读：
数据仓库（Data Warehouse）
数据仓库是一个集成的、面向主题的、非易失的、用于支持管理决策的数据集合，它通过从多个源系统中提取、清洗、转换和加载（ETL）数据，为决策者提供有价值的信息和分析。
二、ETL（Extract, Transform, Load）
ETL是数据仓库中的一项重要技术，包括以下三个步骤：
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1、提取（Extract）：从源系统中获取数据，可以是关系型数据库、文件系统、Web服务等。
2、转换（Transform）：对提取的数据进行清洗、转换、合并等操作，以满足数据仓库的要求。
3、加载（Load）：将转换后的数据加载到数据仓库中，可以是关系型数据库、文件系统等。
三、数据仓库模型（Data Warehouse Model）
数据仓库模型是指对数据仓库中数据的组织方式，常见的模型包括：
1、星型模型（Star Schema）：以一个中心事实表为核心，多个维度表围绕事实表展开，形成一个星形结构。
2、雪花模型（Snowflake Schema）：在星型模型的基础上，将维度表进一步分解，形成雪花状结构。
3、事实表（Fact Table）：存储业务事件或交易数据，通常包含事实数据、时间戳、度量值等。
4、维度表（Dimension Table）：存储描述事实表的属性，如时间、地点、产品等。
四、数据仓库设计（Data Warehouse Design）
数据仓库设计主要包括以下步骤：
1、需求分析：了解业务需求，确定数据仓库的目标和功能。
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2、概念设计：根据需求分析，设计数据仓库的概念模型，包括事实表、维度表等。
3、逻辑设计：将概念模型转换为逻辑模型，如关系型数据库模式。
4、物理设计：将逻辑模型转换为物理模型，包括存储结构、索引、分区等。
五、数据仓库架构（Data Warehouse Architecture）
数据仓库架构主要包括以下层次：
1、数据源层：包括源系统、数据接口等，负责数据的提取。
2、数据集成层：负责数据的清洗、转换、加载等操作。
3、数据存储层：包括数据仓库、数据集市等，存储处理后的数据。
4、数据访问层：提供用户查询、分析、报告等功能。
六、数据仓库技术（Data Warehouse Technology）
数据仓库技术主要包括以下方面：
1、数据库技术：如关系型数据库、NoSQL数据库等。
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2、数据处理技术：如ETL、数据清洗、数据转换等。
3、数据挖掘技术：如聚类、分类、关联规则挖掘等。
4、数据可视化技术：如图表、仪表盘等。
七、数据仓库应用（Data Warehouse Application）
数据仓库应用主要包括以下方面：
1、商业智能（BI）：通过数据仓库提供的分析工具，帮助企业进行决策支持。
2、数据挖掘：从数据仓库中挖掘有价值的信息，为业务决策提供支持。
3、数据报表：生成各种报表，展示业务数据。
4、数据集成：将数据仓库与其他系统进行集成，实现数据共享。
数据仓库技术作为现代企业信息化的关键组成部分，涵盖了从数据提取、处理、存储到应用的全过程，深入了解数据仓库技术核心名词，有助于更好地理解和应用数据仓库技术，为企业决策提供有力支持。
标签： #数据仓库术语解析
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