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数据仓库的定义
数据仓库（Data Warehouse）是一种集成的、面向主题的、非易失的、时间敏感的数据库集合，用于支持管理层的决策过程，它将来自多个源的数据进行整合、清洗、转换和加载，形成一致性的数据视图，为用户提供准确、全面的数据支持。
数据仓库的特点
1、面向主题：数据仓库的数据组织是以业务主题为单位的，例如销售、库存、客户等，使得用户能够从不同角度对数据进行查询和分析。
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2、集成性：数据仓库中的数据来自多个源，包括内部系统和外部系统，经过清洗、转换和加载后，形成一致性的数据视图。
3、非易失性：数据仓库中的数据具有长期存储的特点，一旦加载到数据仓库中，就不再进行修改，保证了数据的完整性。
4、时间敏感：数据仓库中的数据具有时间属性，反映了业务活动随时间的变化趋势。
5、数据量大：数据仓库存储的数据量通常较大，需要采用高效的数据存储和管理技术。
6、数据质量高：数据仓库对数据质量要求较高，需要对数据进行清洗、转换和加载，确保数据的准确性和一致性。
数据仓库的作用
1、支持决策制定：数据仓库为管理层提供全面、准确的数据支持，帮助他们做出更明智的决策。
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2、优化业务流程：通过对业务数据的分析，发现业务流程中的问题和不足，为优化业务流程提供依据。
3、提高数据利用率：数据仓库将分散的数据进行整合，提高数据利用率，降低数据冗余。
4、增强企业竞争力：数据仓库为企业管理层提供有力支持，帮助企业把握市场机遇，提高企业竞争力。
5、促进数据共享：数据仓库实现了企业内部各部门之间的数据共享，提高了信息传递效率。
数据仓库与数据库的区别
1、目的：数据库主要用于存储和管理数据，为日常业务提供支持；数据仓库则用于支持管理层的决策制定。
2、数据结构：数据库的数据结构相对固定，数据类型单一；数据仓库的数据结构灵活，支持多种数据类型。
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3、数据量：数据库的数据量相对较小，数据更新频率较高；数据仓库的数据量较大，数据更新频率较低。
4、数据质量：数据库对数据质量要求相对较低；数据仓库对数据质量要求较高。
5、数据存储：数据库采用传统的关系型数据库存储技术；数据仓库采用专门的数据仓库存储技术，如星型模式、雪花模式等。
数据仓库作为一种新型的数据库，在企业管理中发挥着重要作用，随着大数据时代的到来，数据仓库的应用将越来越广泛，为企业创造更多价值。
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