本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据仓库作为企业数据管理和分析的重要工具，其重要性日益凸显，学习数据仓库技术，不仅有助于提升个人的竞争力，还能为企业创造更大的价值，本文将为您详细介绍数据仓库学习中需要掌握的技术，助您快速入门。
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数据仓库基本概念
1、数据仓库的定义
数据仓库是一个集成的、面向主题的、非易失的、支持决策的数据集合，它将企业各个业务系统的数据按照一定的规则进行整合、清洗、转换，以支持企业的决策和分析。
2、数据仓库的特点
（1）集成性：数据仓库将企业各个业务系统的数据进行整合，形成一个统一的数据视图。
（2）主题性：数据仓库按照业务主题进行组织，方便用户进行数据查询和分析。
（3）非易失性：数据仓库中的数据是经过清洗、转换的，具有高度的可靠性。
（4）支持决策：数据仓库为企业的决策提供数据支持，帮助企业管理者做出更明智的决策。
数据仓库关键技术
1、数据仓库架构
（1）源系统：包括企业各个业务系统，如ERP、CRM等。
（2）数据抽取层：负责从源系统中抽取数据，进行清洗、转换等操作。
（3）数据仓库层：存储经过清洗、转换的数据，供用户查询和分析。
（4）应用层：包括报表、OLAP、数据挖掘等应用，为用户提供数据服务。
2、数据仓库建模技术
（1）星型模型：将事实表与维度表进行关联，形成一个以事实表为中心的模型。
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（2）雪花模型：在星型模型的基础上，对维度表进行进一步细化。
（3）星型-雪花模型混合模型：结合星型模型和雪花模型的特点，形成一种更灵活的模型。
3、数据抽取技术
（1）全量抽取：定期对源系统中的数据进行全量抽取。
（2）增量抽取：只抽取源系统中新增或变更的数据。
（3）ETL（Extract-Transform-Load）：数据抽取、转换和加载的整个过程。
4、数据清洗技术
（1）数据去重：去除重复数据，提高数据质量。
（2）数据转换：将不同格式的数据进行转换，使数据格式统一。
（3）数据校验：对数据进行校验，确保数据准确性。
5、数据存储技术
（1）关系型数据库：如MySQL、Oracle等。
（2）NoSQL数据库：如MongoDB、Cassandra等。
（3）数据湖：一种分布式存储技术，适用于存储大规模数据。
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6、数据查询与分析技术
（1）SQL查询：使用SQL语句对数据进行查询。
（2）OLAP（Online Analytical Processing）：在线分析处理技术，用于对数据进行分析。
（3）数据挖掘：从大量数据中提取有价值的信息。
数据仓库学习资源
1、书籍
《数据仓库：技术与实践》
《数据仓库原理与应用》
《数据仓库与大数据技术》
2、在线课程
网易云课堂、慕课网、极客学院等平台上的数据仓库相关课程。
3、社群
数据仓库技术交流群、大数据技术社群等。
学习数据仓库技术，需要掌握数据仓库的基本概念、关键技术以及相关学习资源，通过不断学习和实践，提升自己的数据仓库技术水平，为企业创造更大的价值，希望本文能为您在数据仓库学习之路上提供一些帮助。
标签： #数据仓库学什么技术
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