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数据仓库作为企业信息化建设的重要组成部分，已经成为企业决策、管理和运营的重要工具，数据仓库的数据组成方式多种多样，了解这些组成方式有助于我们更好地构建和维护数据仓库，提高数据质量，为企业的决策提供有力支持，本文将从数据仓库的数据组成方式入手，进行深入剖析。
数据仓库的数据组成方式
1、原始数据
原始数据是指直接从业务系统中获取的数据，包括结构化数据和非结构化数据，结构化数据主要来源于企业的数据库系统，如ERP、CRM、SCM等；非结构化数据则来源于企业内部和外部的各种文档、图片、音频、视频等，原始数据是数据仓库的基石，其质量直接影响到数据仓库的整体质量。
2、过滤数据
过滤数据是指从原始数据中筛选、清洗、转换得到的数据，这一步骤主要解决原始数据中存在的质量问题，如数据缺失、重复、错误等，过滤数据通常包括以下几种方式：
（1）数据清洗：通过数据清洗，可以去除原始数据中的噪声，提高数据质量，数据清洗的方法包括数据去重、填补缺失值、纠正错误等。
（2）数据转换：将原始数据转换为适合数据仓库的数据格式，如将日期格式统一、将文本数据转换为数值型数据等。
（3）数据筛选：根据业务需求，对原始数据进行筛选，保留有用的数据，去除无用的数据。
3、汇总数据
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汇总数据是指对原始数据进行统计、聚合、计算等操作得到的数据，汇总数据可以为企业提供更直观、更有价值的分析结果，汇总数据主要包括以下几种方式：
（1）统计指标：如销售额、利润、增长率等。
（2）时间序列分析：如趋势分析、季节性分析等。
（3）空间分析：如区域分析、地理信息系统等。
4、主题数据
主题数据是指根据业务需求，将相关数据按照主题进行组织的数据，主题数据有助于提高数据仓库的可读性和可维护性，主题数据主要包括以下几种方式：
（1）业务主题：如客户、产品、供应商等。
（2）管理主题：如财务、人力资源、运营等。
（3）技术主题：如数据库、网络、安全等。
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5、事实数据
事实数据是指反映企业业务活动的数据，是数据仓库的核心，事实数据主要包括以下几种方式：
（1）交易数据：如销售订单、采购订单、库存记录等。
（2）事件数据：如系统登录、设备故障、用户行为等。
（3）指标数据：如客户满意度、员工绩效等。
数据仓库的数据组成方式多种多样，包括原始数据、过滤数据、汇总数据、主题数据和事实数据，了解这些数据组成方式，有助于我们更好地构建和维护数据仓库，提高数据质量，为企业的决策提供有力支持，在实际应用中，应根据企业的业务需求和数据特点，灵活选择合适的数据组成方式，构建高效、可靠的数据仓库。
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