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数据仓库的定义
数据仓库（Data Warehouse）是一种用于存储、管理和分析大量数据的系统，它将来自不同来源的数据进行整合，以便企业能够从中提取有价值的信息，辅助决策制定，数据仓库具有以下几个特点：
1、集成性：数据仓库将来自不同系统的数据集成在一起，形成一个统一的数据视图。
2、时变性：数据仓库中的数据具有时间属性，能够反映企业业务发展过程中的变化。
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3、冗余性：数据仓库中的数据并非原始数据，而是经过清洗、转换和汇总后的数据。
4、静态性：数据仓库中的数据是相对静止的，不经常发生变化。
数据仓库的四种类型
1、操作型数据仓库（ODS）
操作型数据仓库（Operational Data Store，ODS）是一种支持企业日常业务操作的数据仓库，ODS存储的数据来自企业内部的各种业务系统，如ERP、CRM等，其主要特点如下：
（1）数据实时性：ODS中的数据具有较高的实时性，能够满足企业日常业务操作的需求。
（2）数据粒度细：ODS中的数据粒度较细，便于企业进行业务分析和决策。
（3）数据更新频率高：ODS中的数据更新频率较高，能够及时反映企业业务变化。
2、决策支持数据仓库（DSS）
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决策支持数据仓库（Decision Support System，DSS）是一种支持企业高层决策的数据仓库，DSS存储的数据来自企业内部和外部，如市场调研数据、竞争对手数据等，其主要特点如下：
（1）数据综合性：DSS中的数据具有综合性，能够反映企业整体业务状况。
（2）数据粒度粗：DSS中的数据粒度较粗，便于企业进行宏观决策。
（3）数据更新周期长：DSS中的数据更新周期较长，一般以月或季度为单位。
3、事务型数据仓库（TWS）
事务型数据仓库（Transaction Data Warehouse，TWS）是一种支持企业日常业务交易的数据仓库，TWS存储的数据主要来自企业内部的各种业务系统，如POS、ATM等，其主要特点如下：
（1）数据实时性：TWS中的数据具有较高的实时性，能够满足企业日常业务交易的需求。
（2）数据粒度细：TWS中的数据粒度较细，便于企业进行业务分析和决策。
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（3）数据更新频率高：TWS中的数据更新频率较高，能够及时反映企业业务变化。
4、应用型数据仓库（AWS）
应用型数据仓库（Application Data Warehouse，AWS）是一种针对特定应用领域的数据仓库，AWS存储的数据主要来自企业内部和外部，如客户关系管理、供应链管理等领域，其主要特点如下：
（1）数据针对性：AWS中的数据具有针对性，能够满足特定应用领域的需求。
（2）数据粒度适中：AWS中的数据粒度适中，既能够满足业务分析，又便于决策制定。
（3）数据更新周期灵活：AWS中的数据更新周期根据应用领域和需求灵活调整。
数据仓库的四种类型各有特点，适用于不同的业务场景，企业应根据自身需求选择合适的数据仓库类型，以提高数据分析和决策制定的效果，随着大数据时代的到来，数据仓库技术也在不断发展和完善，为企业提供了更多可能性。
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