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数据仓库系统组成
数据仓库系统是由多个组成部分构成的，主要包括以下五个方面：
1、数据源（Data Sources）
数据源是数据仓库系统的基石，包括内部数据和外部数据，内部数据来源于企业内部的各种业务系统，如ERP、CRM等；外部数据来源于政府、行业组织、第三方机构等，数据源需要通过ETL（Extract-Transform-Load）过程进行抽取、转换和加载，以满足数据仓库对数据质量的要求。
2、ETL工具
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ETL工具负责数据源数据的抽取、转换和加载，其主要功能包括：
（1）数据抽取：从各种数据源中提取所需数据。
（2）数据转换：对抽取的数据进行清洗、整合、转换等操作，以满足数据仓库对数据质量的要求。
（3）数据加载：将转换后的数据加载到数据仓库中。
3、数据仓库（Data Warehouse）
数据仓库是存储和管理企业历史数据、当前数据和未来预测数据的中心，数据仓库具有以下特点：
（1）面向主题：数据仓库以业务主题为组织方式，将相关数据集中存储。
（2）集成性：数据仓库将来自不同数据源的数据进行整合，提供统一的视图。
（3）时变性：数据仓库存储历史数据，以支持数据分析。
（4）非易失性：数据仓库中的数据具有长期存储和查询的特点。
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4、数据仓库管理工具
数据仓库管理工具包括数据建模、数据质量管理、数据监控、数据安全等功能，其主要目的是提高数据仓库的运维效率，确保数据质量和安全。
5、分析工具
分析工具包括数据挖掘、在线分析处理（OLAP）、数据可视化等，这些工具帮助用户从数据仓库中提取有价值的信息，为决策提供支持。
数据仓库系统与数据库的主要区别
1、目的不同
数据库主要用于存储、管理和查询数据，为日常业务提供支持，而数据仓库的主要目的是支持企业决策，通过对历史数据的分析，为企业提供有价值的信息。
2、数据类型不同
数据库存储的是结构化数据，如关系型数据库，而数据仓库存储的是结构化、半结构化和非结构化数据，包括文本、图片、视频等。
3、数据量不同
数据库存储的数据量相对较小，而数据仓库存储的数据量庞大，通常需要PB级别的存储空间。
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4、数据更新频率不同
数据库中的数据实时更新，以满足日常业务需求，而数据仓库中的数据以历史数据为主，更新频率较低。
5、数据模型不同
数据库采用关系型数据模型，以关系表的形式存储数据，而数据仓库采用星型模型、雪花模型等数据模型，以适应多维数据分析的需求。
6、数据访问方式不同
数据库通过SQL语句进行数据查询，而数据仓库通过OLAP工具进行多维数据分析。
7、数据质量要求不同
数据库对数据质量要求较高，以确保业务数据的准确性，而数据仓库对数据质量的要求相对较低，因为数据仓库中的数据主要用于分析，不直接影响业务。
数据仓库系统与数据库在目标、数据类型、数据量、数据更新频率、数据模型、数据访问方式和数据质量要求等方面存在显著差异，了解这些区别有助于更好地理解和应用数据仓库系统。
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