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数据仓库作为企业信息化建设的重要组成部分，其存储的数据类型繁多，涉及多个领域和层面，为了更好地管理和利用数据，数据仓库的数据通常划分为以下几个类别，本文将分别介绍这些类别及其处理策略。
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事务数据
事务数据是数据仓库中最基本的数据类型，主要来源于企业的业务系统，如ERP、CRM等，这类数据记录了企业日常运营中的各项业务活动，如销售、采购、库存等，事务数据的特点如下：
1、结构化：事务数据通常以结构化的形式存储，便于数据仓库的查询和分析。
2、实时性：事务数据通常具有实时性，可以实时反映企业的业务状况。
3、量大：事务数据量大，需要高效的数据存储和处理技术。
处理策略：
1、数据清洗：对事务数据进行清洗，去除重复、错误和无效的数据。
2、数据集成：将来自不同业务系统的数据集成到数据仓库中。
3、数据压缩：对事务数据进行压缩，提高数据存储效率。
维度数据
维度数据是数据仓库中的辅助数据，用于描述事务数据的属性，如时间、地点、部门等，维度数据的特点如下：
1、静态性：维度数据相对稳定，变化较小。
2、分类性：维度数据具有明确的分类，便于查询和分析。
3、可扩展性：维度数据可根据需求进行扩展。
处理策略：
1、维度建模：根据业务需求，设计合理的维度模型。
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2、维度抽取：从源系统中抽取维度数据，并转换为数据仓库所需的格式。
3、维度更新：定期更新维度数据，保持数据的准确性。
元数据
元数据是关于数据的数据，描述了数据仓库中数据的来源、结构、质量等信息，元数据的特点如下：
1、全局性：元数据反映了数据仓库的全局信息。
2、稳定性：元数据相对稳定，变化较小。
3、可维护性：元数据易于维护和更新。
处理策略：
1、元数据管理：建立元数据管理体系，确保元数据的准确性和完整性。
2、元数据抽取：从源系统中抽取元数据，并转换为数据仓库所需的格式。
3、元数据更新：定期更新元数据，保持数据的准确性。
日志数据
日志数据记录了数据仓库中数据的操作历史，如查询、更新、删除等，日志数据的特点如下：
1、实时性：日志数据具有实时性，可以反映数据仓库的运行状况。
2、可追溯性：日志数据具有可追溯性，便于追踪数据变化。
3、重要性：日志数据对于数据仓库的监控和维护具有重要意义。
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处理策略：
1、日志收集：收集数据仓库中数据的操作日志。
2、日志分析：对日志数据进行分析，发现潜在的问题。
3、日志归档：对日志数据进行归档，以便后续查询和分析。
临时数据
临时数据是数据仓库中临时存储的数据，用于支持特定的业务需求，临时数据的特点如下：
1、临时性：临时数据具有临时性，仅用于满足特定需求。
2、可变性：临时数据可能随时发生变化。
3、重要性：临时数据对于特定业务需求具有重要意义。
处理策略：
1、临时数据存储：根据业务需求，设计合理的临时数据存储方案。
2、临时数据清理：在满足需求后，及时清理临时数据。
3、临时数据更新：根据业务需求，定期更新临时数据。
数据仓库中的数据类型繁多，需要根据不同的数据类型采取相应的处理策略，通过合理的数据分类和处理，可以提高数据仓库的数据质量，为企业的决策提供有力支持。
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