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数据仓库概述
数据仓库是面向主题的、集成的、非易失的，且随时间变化的数据集合，用于支持管理层的决策过程，在当今信息化时代，数据仓库已经成为企业信息化建设的重要组成部分，数据仓库的主要任务包括数据采集、数据存储、数据整合、数据分析和数据可视化等。
数据仓库的主要任务
1、数据采集
数据采集是数据仓库建设的首要任务，其目的是将企业内部各个业务系统中的数据抽取出来，为数据仓库提供数据源，数据采集主要包括以下内容：
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（1）数据源识别：明确企业内部各个业务系统中的数据资源，包括数据库、文件、Web服务等。
（2）数据抽取：根据数据源的特点，采用合适的抽取技术，如ETL（Extract-Transform-Load）等，将数据从各个数据源抽取出来。
（3）数据清洗：对抽取出来的数据进行清洗，包括去除重复数据、修正错误数据、处理缺失数据等。
（4）数据转换：将清洗后的数据按照数据仓库的模型进行转换，使其符合数据仓库的规范。
2、数据存储
数据存储是数据仓库的核心任务，其目的是将采集到的数据存储在数据仓库中，为后续的数据分析提供基础，数据存储主要包括以下内容：
（1）数据模型设计：根据企业的业务需求，设计合适的数据模型，如星型模型、雪花模型等。
（2）数据库选择：根据数据仓库的规模、性能要求等因素，选择合适的数据库系统，如Oracle、SQL Server、MySQL等。
（3）数据存储：将转换后的数据按照数据模型存储在数据库中。
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3、数据整合
数据整合是数据仓库的关键任务，其目的是将来自不同数据源的数据进行整合，形成一个统一的数据视图，数据整合主要包括以下内容：
（1）数据映射：将各个数据源中的数据字段映射到数据仓库中的数据模型。
（2）数据合并：将来自不同数据源的数据进行合并，形成一个完整的数据集。
（3）数据冲突处理：处理数据合并过程中出现的数据冲突，如数据冗余、数据不一致等。
4、数据分析
数据分析是数据仓库的核心任务之一，其目的是从数据仓库中提取有价值的信息，为企业决策提供支持，数据分析主要包括以下内容：
（1）数据挖掘：利用数据挖掘技术，从数据仓库中挖掘出潜在的知识和规律。
（2）统计分析：对数据仓库中的数据进行统计分析，如趋势分析、关联分析等。
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（3）决策支持：根据数据分析结果，为企业决策提供支持。
5、数据可视化
数据可视化是数据仓库的辅助任务，其目的是将数据分析结果以图形、图表等形式展示出来，提高数据可读性和易理解性，数据可视化主要包括以下内容：
（1）图形设计：根据数据分析结果，设计合适的图形、图表等展示方式。
（2）交互式展示：提供交互式展示功能，方便用户进行数据探索和分析。
（3）报表生成：根据用户需求，生成各类报表，如日报、周报、月报等。
数据仓库的主要任务包括数据采集、数据存储、数据整合、数据分析和数据可视化等，这些任务相互关联、相互支持，共同构成了数据仓库的完整体系，企业应重视数据仓库的建设，充分发挥数据仓库在数据管理、数据分析、决策支持等方面的作用，提升企业核心竞争力。
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