本文目录导读：
定义及作用
1、数据仓库（Data Warehouse）
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数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策，它通过从多个异构的数据源中提取数据，经过清洗、转换、整合等过程，形成统一的数据模型，为企业的管理和决策提供数据支持。
2、操作型数据库（Operational Database）
操作型数据库（也称为事务型数据库）是一种用于存储、管理和检索企业日常业务数据的数据库，它主要用于处理日常的业务操作，如订单处理、库存管理、客户关系管理等。
数据模型
1、数据仓库
数据仓库采用星型模型、雪花模型等数据模型，以支持多维数据分析，数据仓库中的数据通常是历史数据，经过整合后，形成面向主题的数据视图，便于用户进行多维分析。
2、操作型数据库
操作型数据库采用关系型数据库模型，以支持高效的数据检索和更新，数据仓库中的数据通常是最新的，以支持实时业务操作。
数据更新频率
1、数据仓库
数据仓库中的数据更新频率相对较低，通常在一天、一周或一个月更新一次，这是因为数据仓库主要存储历史数据，用于分析企业运营状况。
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2、操作型数据库
操作型数据库中的数据更新频率较高，通常是实时更新，这是因为操作型数据库用于处理日常业务操作，需要保证数据的实时性。
数据粒度
1、数据仓库
数据仓库中的数据粒度较高，通常以月、季度或年为粒度，这有利于用户从宏观角度分析企业运营状况。
2、操作型数据库
操作型数据库中的数据粒度较低，以单个业务记录为粒度，这有利于保证业务操作的实时性和准确性。
数据一致性
1、数据仓库
数据仓库中的数据经过清洗、转换和整合，具有较高的数据一致性，这有利于保证分析结果的准确性。
2、操作型数据库
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操作型数据库中的数据在实时更新过程中，可能会出现数据不一致的情况，为了保证数据一致性，需要采用事务处理、锁机制等技术。
数据访问方式
1、数据仓库
数据仓库支持多维分析、数据挖掘等高级数据访问方式，这有利于用户从不同角度分析企业运营状况。
2、操作型数据库
操作型数据库主要支持SQL查询，以支持日常业务操作，对于高级数据访问方式，如数据挖掘等，需要借助其他工具或技术。
MIS中的数据仓库与操作型数据库在定义、数据模型、数据更新频率、数据粒度、数据一致性、数据访问方式等方面存在显著区别，数据仓库主要用于支持企业管理和决策，而操作型数据库主要用于处理日常业务操作，在实际应用中，企业应根据自身需求选择合适的数据存储和访问方式，以提高企业运营效率。
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