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数据仓库的定义
数据仓库（Data Warehouse）是一种专门用于支持企业或组织决策制定过程的信息系统，它通过对企业内外部数据的整合、清洗、转换、存储和分析，为决策者提供全面、准确、实时的数据支持，数据仓库与传统数据库相比，具有以下特点：
1、面向主题：数据仓库按照业务主题进行组织，将分散在各业务系统中的数据整合在一起，形成统一的视图。
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2、面向决策：数据仓库旨在支持决策制定，因此其存储的数据具有时效性、准确性和全面性。
3、非易失性：数据仓库中的数据是长期存储的，不随时间变化而消失。
4、统一性：数据仓库中的数据经过清洗、转换和集成，保证了数据的统一性。
数据仓库的基本概念
1、数据源（Data Source）
数据源是指数据仓库中存储数据的来源，包括企业内部和外部的各种数据源，常见的内部数据源有ERP系统、CRM系统、财务系统等；外部数据源有市场调研数据、竞争对手数据、行业数据等。
2、数据仓库模型（Data Warehouse Model）
数据仓库模型是数据仓库设计的基础，主要包括以下几种：
（1）星型模型（Star Schema）：星型模型是最常见的数据库模型，由一个事实表和多个维度表组成，事实表存储业务数据，维度表存储描述业务数据的属性。
（2）雪花模型（Snowflake Schema）：雪花模型是星型模型的扩展，将维度表进一步分解，降低数据冗余。
（3）星型模型与雪花模型的组合：在实际应用中，可以根据业务需求将星型模型和雪花模型结合起来。
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3、数据集成（Data Integration）
数据集成是指将来自不同数据源的数据进行清洗、转换和集成，形成统一的数据视图，数据集成主要包括以下步骤：
（1）数据抽取（Data Extraction）：从数据源中提取所需数据。
（2）数据清洗（Data Cleaning）：对抽取的数据进行清洗，包括去除重复数据、填补缺失数据、修正错误数据等。
（3）数据转换（Data Transformation）：将清洗后的数据按照数据仓库模型进行转换。
（4）数据加载（Data Loading）：将转换后的数据加载到数据仓库中。
4、数据仓库架构（Data Warehouse Architecture）
数据仓库架构主要包括以下层次：
（1）数据源层：包括企业内部和外部数据源。
（2）数据集成层：负责数据抽取、清洗、转换和加载。
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（3）数据存储层：包括数据仓库、数据集市、数据湖等。
（4）数据访问层：提供数据查询、报表、分析等功能。
（5）数据应用层：包括各种业务应用系统。
数据仓库的优势
1、提高数据质量：数据仓库通过对数据的清洗、转换和集成，提高了数据的准确性和一致性。
2、优化决策支持：数据仓库为决策者提供全面、准确、实时的数据支持，有助于优化决策过程。
3、提高工作效率：数据仓库可以将分散的数据整合在一起，方便用户查询和分析，提高工作效率。
4、降低成本：数据仓库可以减少企业对多个业务系统数据的重复投资，降低成本。
数据仓库作为一种高效的数据管理体系，在现代社会中具有广泛的应用前景，了解数据仓库的基本概念，有助于企业或组织更好地构建和运用数据仓库，为业务发展提供有力支持。
标签： #数据仓库基本概念有哪些
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