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随着大数据时代的到来，数据仓库技术在各个行业得到了广泛应用，对于数据仓库技术名词的解释，许多人仍然感到困惑，本文将为您详细解析数据仓库技术名词，帮助您更好地理解这一领域。
数据仓库技术名词解释
1、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、支持数据查询的、能够提供决策支持的数据集合，它是一个长期存储的、以数据为中心的、面向主题的数据集合，用于支持企业决策。
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2、数据集成（Data Integration）
数据集成是指将来自不同来源、不同格式的数据整合到一起，形成一个统一的数据视图，数据集成是数据仓库建设的基础，包括数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载等过程。
3、数据抽取（Data Extraction）
数据抽取是指从源系统中提取所需的数据，数据抽取可以基于时间触发、事件触发或需求触发，目的是将数据从源系统迁移到数据仓库。
4、数据清洗（Data Cleansing）
数据清洗是指对抽取到的数据进行处理，消除数据中的错误、冗余、缺失和不一致等问题，数据清洗是保证数据质量的重要环节。
5、数据转换（Data Transformation）
数据转换是指将抽取到的数据按照数据仓库的要求进行格式转换、逻辑转换等操作，数据转换的目的是使数据符合数据仓库的规范和需求。
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6、数据加载（Data Loading）
数据加载是指将经过清洗和转换的数据加载到数据仓库中，数据加载可以分为全量加载和增量加载两种方式。
7、数据模型（Data Model）
数据模型是指数据仓库中数据的组织方式，常见的数据模型有星型模型、雪花模型、星座模型等。
8、星型模型（Star Schema）
星型模型是一种数据仓库中的数据组织方式，由事实表和维度表组成，事实表存储业务数据，维度表存储描述业务数据的属性。
9、雪花模型（Snowflake Schema）
雪花模型是星型模型的扩展，通过将维度表进一步规范化，降低数据冗余，雪花模型在数据仓库设计中应用较为广泛。
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10、实时数据仓库（Real-time Data Warehouse）
实时数据仓库是一种能够实时处理和分析数据的仓库，实时数据仓库可以满足企业对实时决策支持的需求。
11、多维分析（OLAP）
多维分析（Online Analytical Processing）是一种对数据仓库中的数据进行多维分析的技术，它包括切片、切块、钻取、旋转等操作，帮助企业从多个角度分析数据。
12、数据挖掘（Data Mining）
数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值信息的技术，数据挖掘在数据仓库中的应用，可以帮助企业发现潜在规律、预测未来趋势。
通过对数据仓库技术名词的解析，我们了解到数据仓库技术是一个涉及多个方面的领域，掌握这些技术名词，有助于我们更好地理解数据仓库的原理和应用，在今后的工作中，我们可以结合实际需求，灵活运用这些技术，为企业提供决策支持。
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