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数据仓库
数据仓库（Data Warehouse）是一种用于支持企业或组织决策支持系统（DSS）的数据库系统，它是一个集成的、面向主题的、非易失的、用于支持数据分析和决策的数据集合，数据仓库通过从多个数据源中提取、转换和加载（ETL）数据，为用户提供了一个统一的数据视图。
数据源
数据源（Data Source）是指提供数据的来源，包括内部数据源和外部数据源，内部数据源通常是指企业内部的各种业务系统，如ERP、CRM、SCM等；外部数据源则包括市场调研数据、行业报告、社交媒体数据等。
ETL
ETL（Extract, Transform, Load）是数据仓库建设过程中的关键环节，主要包括以下三个步骤：
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1、提取（Extract）：从数据源中提取所需数据，包括结构化数据和非结构化数据。
2、转换（Transform）：对提取的数据进行清洗、转换、集成等操作，以满足数据仓库的存储需求。
3、加载（Load）：将转换后的数据加载到数据仓库中，以便于后续的数据分析和查询。
数据模型
数据模型（Data Model）是数据仓库中数据的组织方式，主要包括以下几种：
1、星型模型（Star Schema）：以事实表为中心，将维度表连接到事实表上，形成一个星形结构。
2、雪花模型（Snowflake Schema）：在星型模型的基础上，将维度表进一步分解，形成雪花状结构。
3、事实表（Fact Table）：存储业务过程中产生的度量数据，如销售额、订单量等。
4、维度表（Dimension Table）：存储业务过程中的描述性数据，如时间、地区、产品等。
数据粒度
数据粒度（Data Granularity）是指数据仓库中数据的详细程度，主要包括以下几种：
1、低粒度：数据仓库中的数据较为详细，可以提供具体到单条记录的详细信息。
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2、高粒度：数据仓库中的数据较为粗略，只能提供业务过程中的概括性信息。
3、细粒度：介于低粒度和高粒度之间，提供一定程度的详细信息。
数据仓库设计
数据仓库设计（Data Warehouse Design）是指对数据仓库的结构、数据模型、数据流程等进行规划和设计，主要包括以下步骤：
1、需求分析：了解企业或组织的业务需求，确定数据仓库的建设目标。
2、概念设计：根据需求分析结果，构建数据仓库的概念模型。
3、逻辑设计：将概念模型转换为逻辑模型，包括数据模型、数据流程等。
4、物理设计：将逻辑模型转换为物理模型，包括数据库表结构、索引、分区等。
数据仓库架构
数据仓库架构（Data Warehouse Architecture）是指数据仓库系统的整体结构，主要包括以下层次：
1、数据源层：包括内部数据源和外部数据源。
2、ETL层：负责数据的提取、转换和加载。
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3、数据存储层：包括数据仓库和备份系统。
4、应用层：包括数据查询、报表、数据挖掘等应用。
数据仓库应用
数据仓库应用（Data Warehouse Application）是指利用数据仓库进行数据分析和决策支持的各类应用，主要包括以下几种：
1、数据查询：通过查询工具对数据仓库中的数据进行查询和分析。
2、报表生成：根据数据仓库中的数据生成各类报表。
3、数据挖掘：利用数据挖掘技术从数据仓库中提取有价值的信息。
4、决策支持：为企业或组织提供决策支持，如市场分析、风险评估等。
数据仓库作为现代企业或组织决策支持系统的重要组成部分，对于提高企业竞争力具有重要意义，通过对数据仓库相关名词的解析，有助于更好地理解数据仓库的概念、技术、应用等方面的知识。
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