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随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业最重要的资产之一，为了更好地管理和利用这些数据，数据仓库应运而生，关于数据仓库的描述多种多样，究竟哪项是正确的呢？本文将深入剖析数据仓库的概念、特点、作用以及构建方法，帮助读者了解数据仓库的真相。
数据仓库的概念
数据仓库是一个集成的、面向主题的、非易失的、支持决策支持系统（DSS）的数据集合，它通过从多个数据源中提取、清洗、转换和加载（ETL）数据，为决策者提供全面、准确、及时的数据支持。
数据仓库的特点
1、面向主题：数据仓库的数据组织以业务主题为核心，使数据更加结构化和易于理解。
2、集成性：数据仓库将来自不同数据源的数据进行整合，消除数据孤岛，提高数据利用率。
3、非易失性：数据仓库中的数据一旦加载，将不会轻易删除或修改，确保数据的真实性和可靠性。
4、支持决策支持系统：数据仓库为决策支持系统提供数据支持，帮助企业做出科学、合理的决策。
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数据仓库的作用
1、支持业务分析：数据仓库帮助企业分析业务数据，挖掘潜在商机，优化业务流程。
2、提高决策效率：数据仓库提供全面、准确、及时的数据，使决策者能够快速做出决策。
3、降低成本：通过数据仓库，企业可以减少数据冗余，降低存储和维护成本。
4、提高数据质量：数据仓库对数据进行清洗、转换和加载，确保数据质量。
数据仓库的构建方法
1、需求分析：明确企业构建数据仓库的目标和需求，确定数据仓库的主题和范围。
2、数据源选择：根据需求分析，选择合适的数据源，包括内部数据源和外部数据源。
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3、数据模型设计：设计数据仓库的数据模型，包括实体、属性、关系等。
4、ETL开发：开发ETL程序，实现数据从源系统到数据仓库的转换和加载。
5、数据仓库部署：将数据仓库部署到服务器，确保数据仓库的正常运行。
6、数据仓库维护：定期对数据仓库进行维护，包括数据备份、数据清洗、性能优化等。
关于数据仓库的描述，正确的是：数据仓库是一个集成的、面向主题的、非易失的、支持决策支持系统（DSS）的数据集合，它具有面向主题、集成性、非易失性和支持决策支持系统等特点，能够帮助企业提高数据质量、降低成本、优化业务流程，为决策者提供有力支持，了解数据仓库的真相，有助于企业更好地利用数据，实现可持续发展。
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