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数据仓库的定义
数据仓库（Data Warehouse）是一种用于支持企业或组织决策制定的数据管理系统，它通过从多个数据源中抽取、转换和整合数据，形成统一的数据视图，为用户提供全面、一致、及时、准确的数据支持，数据仓库的主要特点如下：
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1、集成性：将来自不同数据源的数据进行整合，消除数据孤岛，提供统一的数据视图。
2、时变性：数据仓库中的数据并非静态的，而是随着时间推移不断更新。
3、决策支持：为用户提供全面、一致、及时、准确的数据支持，辅助决策制定。
4、可操作性：数据仓库提供多种查询、分析、挖掘等功能，满足用户个性化需求。
数据仓库的体系结构图
数据仓库的体系结构主要包括以下几个层次：
1、数据源层：包括企业内部和外部的各种数据源，如数据库、文件、日志等。
2、数据集成层：负责从数据源层抽取数据，进行数据清洗、转换、加载等操作，形成统一的数据视图。
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3、数据存储层：存储经过数据集成层处理后的数据，通常采用关系型数据库、数据仓库管理系统（DWMS）等。
4、数据访问层：提供用户查询、分析、挖掘等功能，包括报表、在线分析处理（OLAP）、数据挖掘等。
5、应用层：根据用户需求，开发各类业务应用，如客户关系管理（CRM）、供应链管理（SCM）等。
以下是一个简单的数据仓库体系结构图：
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| 数据源层 | | 数据集成层 | | 数据存储层 |
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| | |
| | |
| | |
V V V
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| 数据访问层 | | 应用层 | | |
+-------------------+ +-------------------+ +-------------------+数据仓库体系结构图的绘制方法
1、分析数据仓库的体系结构，确定各个层次的功能和作用。
2、使用绘图工具（如Visio、PowerPoint等）绘制各个层次之间的关系。
3、使用不同的图形符号表示各个层次，如矩形表示数据源层，菱形表示数据集成层，圆形表示数据存储层等。
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4、在图形中添加文字说明，清晰表达各个层次的功能和作用。
5、检查图形的准确性和完整性，确保各个层次之间的关系正确无误。
以下是一个简单的数据仓库体系结构图绘制示例：
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| 数据源层 |
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|
|
V
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| 数据集成层 |
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|
|
V
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| 数据存储层 |
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|
|
V
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| 数据访问层 |
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|
|
V
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| 应用层 |
+-------------------+数据仓库作为一种重要的数据管理系统，在支持企业决策制定方面发挥着重要作用，了解数据仓库的定义、体系结构及其绘制方法，有助于我们更好地构建和应用数据仓库。
标签： #数据仓库的定义和体系结构图
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