数据仓库技术名词解释是以简洁明了的文字形式，详细阐述数据仓库领域的核心术语与概念，帮助读者快速理解和掌握相关技术。这种解释形式通常包含术语定义、相关概念以及实际应用案例，以利于深入理解数据仓库技术的内涵与价值。
本文目录导读：
数据仓库技术名词解释概述
数据仓库技术作为现代企业信息化建设的重要组成部分，已经广泛应用于各个行业，对于数据仓库技术中的名词解释，许多人仍然感到困惑，本文将详细解析数据仓库技术中的核心术语与概念，帮助读者更好地理解数据仓库技术。
数据仓库技术名词解释
1、数据仓库（Data Warehouse）
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数据仓库是一个集成的、面向主题的、非易失的、支持数据分析和决策支持的数据集合，它将来自多个源的数据进行整合，为用户提供统一的数据视图，支持数据分析和决策支持。
2、数据仓库架构（Data Warehouse Architecture）
数据仓库架构包括三个层次：数据源层、数据集成层和数据应用层，数据源层负责数据的采集和存储；数据集成层负责数据的转换、清洗和整合；数据应用层负责数据的分析和应用。
3、集成数据源（Integrated Data Source）
集成数据源是指将来自不同系统、不同格式、不同结构的原始数据进行整合，形成统一的数据视图，集成数据源是数据仓库建设的基础。
4、ETL（Extract, Transform, Load）
ETL是数据仓库中数据集成层的关键技术，包括数据抽取（Extract）、数据转换（Transform）和数据加载（Load）三个步骤，ETL将原始数据从数据源抽取出来，进行转换和清洗，最后加载到数据仓库中。
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5、数据模型（Data Model）
数据模型是数据仓库中的核心概念，它描述了数据仓库中数据的组织结构和语义，常见的数据模型包括星型模型、雪花模型和星型-雪花混合模型。
6、星型模型（Star Schema）
星型模型是一种数据模型，其中中心是一个事实表，周围是多个维度表，事实表记录了业务数据，维度表描述了业务数据的相关属性。
7、雪花模型（Snowflake Schema）
雪花模型是星型模型的扩展，它将维度表进一步细化，形成更细粒度的数据视图，雪花模型适用于对数据粒度要求较高的场景。
8、数据仓库优化（Data Warehouse Optimization）
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数据仓库优化是指通过改进数据仓库的架构、数据模型和查询优化等手段，提高数据仓库的性能和可用性。
9、数据挖掘（Data Mining）
数据挖掘是指从大量数据中挖掘出有价值的信息和知识的过程，数据挖掘在数据仓库中发挥着重要作用，可以帮助企业发现业务规律、预测未来趋势。
10、决策支持系统（Decision Support System）
决策支持系统是一种信息系统，它通过提供数据、模型和分析工具，帮助决策者做出更明智的决策。
数据仓库技术名词解释是理解数据仓库技术的基础，通过本文对数据仓库技术名词的解析，相信读者对数据仓库技术有了更深入的了解，在实际应用中，数据仓库技术可以帮助企业实现数据资产的整合、分析和利用，从而提高企业的竞争力。
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