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数据仓库数据存储层次概述
数据仓库作为一种数据管理和分析工具，其核心功能是将分散的数据源进行整合、转换和存储，以支持企业决策制定，数据仓库的数据存储层次主要包括数据源、数据仓库、数据集市和OLAP立方体等，本文将详细介绍这些层次的特点和作用。
数据源
1、特点
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数据源是数据仓库的基石，主要包括企业内部和外部的各种数据源，如数据库、文件、日志等，数据源的特点如下：
（1）多样性：数据源类型丰富，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
（2）动态性：数据源内容会随着业务发展不断变化。
（3）异构性：数据源之间可能存在不同的数据格式、存储方式和访问方式。
2、作用
数据源为数据仓库提供原始数据，是数据仓库建设的基础，通过数据源，数据仓库可以获取企业内部和外部的各类数据，为后续的数据处理和分析提供支持。
数据仓库
1、特点
数据仓库是数据仓库的核心层次，主要负责数据的整合、转换和存储，数据仓库的特点如下：
（1）一致性：数据仓库中的数据经过清洗、转换和整合，确保数据的一致性。
（2）时变性：数据仓库中的数据具有时间属性，反映企业历史、当前和未来的业务状况。
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（3）层次性：数据仓库采用分层存储结构，方便数据管理和访问。
2、作用
数据仓库为数据集市和OLAP立方体提供数据支持，是企业决策制定的重要依据，通过数据仓库，企业可以全面、系统地了解业务状况，为决策提供有力支持。
数据集市
1、特点
数据集市是数据仓库的子集，针对特定业务领域或部门进行数据整合和存储，数据集市的特点如下：
（1）业务导向：数据集市针对特定业务领域或部门，满足业务需求。
（2）灵活性：数据集市可以根据业务需求进行调整和扩展。
（3）独立性：数据集市可以独立于数据仓库进行建设。
2、作用
数据集市为业务部门提供数据支持，帮助他们更好地了解业务状况，为业务决策提供依据，数据集市也可以作为数据仓库的补充，提高数据仓库的利用率。
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OLAP立方体
1、特点
OLAP立方体是数据仓库的最终表现形式，以多维方式展示数据，方便用户进行数据分析和挖掘，OLAP立方体的特点如下：
（1）多维性：OLAP立方体以多维形式存储数据，方便用户从不同维度进行数据分析。
（2）聚合性：OLAP立方体对数据进行聚合处理，提高数据查询效率。
（3）动态性：OLAP立方体可以根据用户需求进行调整和扩展。
2、作用
OLAP立方体为用户提供直观、易用的数据查询和分析工具，帮助他们更好地了解业务状况，发现潜在问题，OLAP立方体也可以作为数据仓库的补充，提高数据仓库的价值。
数据仓库的数据存储层次包括数据源、数据仓库、数据集市和OLAP立方体，这些层次相互关联，共同构成了数据仓库的完整架构，通过合理利用这些层次，企业可以更好地管理和分析数据，为决策提供有力支持。
标签： #数据仓库的数据存储层次有哪些类型
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