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数据仓库系统组成
数据仓库系统是一个复杂的系统，主要包括以下几个组成部分：
1、数据源：数据源是数据仓库系统的基础，包括内部数据源和外部数据源，内部数据源主要指企业内部的各种业务系统，如ERP、CRM等；外部数据源则包括行业数据、市场数据、竞争对手数据等，数据源需要通过数据抽取、转换和加载（ETL）过程，将数据导入到数据仓库中。
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2、数据仓库：数据仓库是存储企业所有历史数据的中心，它按照主题、时间等维度对数据进行组织，数据仓库采用星型模型或雪花模型进行数据建模，便于数据查询和分析。
3、数据模型：数据模型是数据仓库的核心，它将业务数据转换为结构化的数据，以便于存储和分析，数据模型主要包括星型模型、雪花模型、立方体模型等。
4、数据仓库管理工具：数据仓库管理工具包括数据抽取、转换和加载（ETL）工具、数据清洗、数据质量检查、数据建模、数据挖掘等工具，这些工具可以帮助企业快速、高效地构建和管理数据仓库。
5、应用层：应用层是数据仓库系统的用户界面，包括各种数据分析工具、报表工具、仪表盘等，用户可以通过应用层对数据仓库中的数据进行查询、分析和可视化。
数据仓库与数据库的主要区别
1、目的：
数据库：主要用于存储、管理和检索企业内部的各种业务数据，支持日常的运营和管理。
数据仓库：主要用于存储、管理和分析企业历史数据，支持企业的决策制定和战略规划。
2、数据结构：
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数据库：采用关系型数据库结构，数据表之间通过外键进行关联。
数据仓库：采用星型模型、雪花模型或立方体模型等数据模型，数据表之间通过维度和事实表进行关联。
3、数据更新频率：
数据库：数据实时更新，支持事务处理。
数据仓库：数据定期更新，支持批量处理。
4、数据质量：
数据库：数据质量较高，因为数据来源于业务系统，经过严格的数据校验。
数据仓库：数据质量可能不如数据库，因为数据来源于多个数据源，需要经过ETL过程。
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5、数据分析：
数据库：主要用于日常的运营和管理，数据分析能力有限。
数据仓库：具备强大的数据分析能力，可以支持多维分析、数据挖掘、预测分析等。
6、应用场景：
数据库：适用于日常的运营和管理，如订单处理、库存管理等。
数据仓库：适用于企业的决策制定和战略规划，如市场分析、客户分析等。
数据仓库系统由数据源、数据仓库、数据模型、数据仓库管理工具和应用层等组成，与数据库相比，数据仓库在数据结构、数据更新频率、数据质量、数据分析和应用场景等方面存在明显区别，企业应根据自身需求选择合适的数据仓库系统，以提高数据分析和决策制定的能力。
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