数据仓库使用的数据主要属于企业级历史数据和综合数据。其核心要素包括数据源、数据模型、ETL过程和存储。深入解析显示，数据仓库使用的数据类型多样，涵盖结构化、半结构化和非结构化数据，来源包括内部业务系统、外部数据源和第三方服务。
本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据仓库作为一种重要的数据处理技术，在企业信息化建设中的应用越来越广泛，数据仓库使用的数据类型丰富多样，来源广泛，本文将深入解析数据仓库使用的数据属于什么类型，以及其数据来源。
数据仓库使用的数据类型
1、结构化数据
结构化数据是数据仓库中最常见的数据类型，包括关系型数据库中的表、视图、索引等，这类数据具有固定的字段和类型，便于存储和查询，企业内部的人力资源管理系统、财务系统等产生的数据都属于结构化数据。
2、半结构化数据
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半结构化数据是指具有一定结构，但结构不固定的数据，这类数据通常来源于互联网、社交媒体等渠道，如XML、JSON、HTML等，半结构化数据在数据仓库中的应用越来越广泛，如电商平台、搜索引擎等。
3、非结构化数据
非结构化数据是指没有固定结构的数据，如文本、图片、音频、视频等，这类数据在数据仓库中的应用相对较少，但近年来随着人工智能、自然语言处理等技术的发展，非结构化数据在数据仓库中的应用逐渐增多。
数据仓库使用的数据来源
1、企业内部数据
企业内部数据是数据仓库数据的主要来源，包括：
（1）业务系统数据：如ERP、CRM、HRM等业务系统产生的数据。
（2）运营数据：如销售数据、库存数据、财务数据等。
（3）日志数据：如系统日志、网络日志等。
2、外部数据
外部数据是指企业外部产生的数据，包括：
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（1）行业数据：如行业报告、市场调研数据等。
（2）政府数据：如统计年鉴、地理信息系统等。
（3）社交媒体数据：如微博、微信、论坛等。
3、互联网数据
互联网数据是指从互联网获取的数据，包括：
（1）搜索引擎数据：如百度、谷歌等。
（2）电商平台数据：如淘宝、京东等。
（3）社交媒体数据：如微博、微信等。
数据仓库使用的数据处理
1、数据抽取
数据抽取是指从数据源中提取所需数据的过程，数据抽取的方式包括全量抽取和增量抽取，全量抽取是指每次抽取全部数据，增量抽取是指只抽取自上次抽取以来发生变动的数据。
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2、数据清洗
数据清洗是指对抽取到的数据进行处理，以确保数据的准确性、完整性和一致性，数据清洗的主要内容包括：去除重复数据、填补缺失值、纠正错误数据等。
3、数据转换
数据转换是指将清洗后的数据进行格式转换、类型转换等操作，以满足数据仓库的要求。
4、数据加载
数据加载是指将转换后的数据加载到数据仓库中，数据加载的方式包括全量加载和增量加载。
数据仓库使用的数据属于结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，其来源包括企业内部数据、外部数据和互联网数据，通过对这些数据进行抽取、清洗、转换和加载，数据仓库可以为企业提供有价值的信息，助力企业决策，随着大数据技术的发展，数据仓库在数据类型、数据来源等方面将不断拓展，为企业创造更多价值。
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