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数据仓库概述
数据仓库（Data Warehouse）是一种用于支持企业或组织决策制定的数据管理工具，它通过整合、清洗、转换和存储来自多个源的数据，为企业提供全面、准确、一致的数据视图，数据仓库的数据类型丰富多样，涵盖了企业运营的各个方面。
数据仓库数据类型
1、结构化数据
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结构化数据是指具有固定格式、易于存储和检索的数据，这类数据在数据仓库中占据重要地位，主要包括以下几种类型：
（1）事务数据：记录企业日常业务活动，如销售、采购、库存等。
（2）时间序列数据：记录企业某一指标随时间变化的趋势，如销售额、库存量等。
（3）指标数据：反映企业运营状况的关键指标，如市场份额、增长率等。
2、半结构化数据
半结构化数据是指具有一定结构，但格式不固定的数据，这类数据在数据仓库中的应用逐渐增多，主要包括以下几种类型：
（1）日志数据：记录系统运行过程中的事件，如用户访问、系统错误等。
（2）网页数据：包括网页内容、网页链接、网页结构等。
（3）社交媒体数据：包括微博、微信、论坛等社交平台上的用户评论、帖子等。
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3、非结构化数据
非结构化数据是指没有固定结构的数据，如文本、图片、音频、视频等，随着大数据时代的到来，非结构化数据在数据仓库中的应用越来越广泛。
（1）文本数据：包括企业内部文档、外部报告、市场调研报告等。
（2）图像数据：包括产品图片、用户头像、企业宣传图片等。
（3）音频数据：包括客户服务录音、培训课程录音等。
（4）视频数据：包括企业宣传片、产品演示视频、培训视频等。
数据仓库数据来源
1、企业内部数据源
（1）企业信息系统：包括ERP、CRM、HRM等。
（2）企业业务系统：如销售系统、采购系统、库存系统等。
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（3）企业生产系统：如生产设备数据、生产线数据等。
2、企业外部数据源
（1）政府公开数据：如人口统计数据、宏观经济数据等。
（2）行业报告数据：如市场调研报告、行业分析报告等。
（3）第三方数据平台：如阿里巴巴、腾讯、百度等。
（4）社交媒体数据：如微博、微信、论坛等。
数据仓库作为企业决策制定的重要工具，其数据类型丰富多样，涵盖了企业运营的各个方面，通过对数据仓库数据类型的深入了解，企业可以更好地整合、分析和利用数据，从而提升决策质量，增强市场竞争力，随着大数据时代的到来，数据仓库的数据来源越来越广泛，企业应积极拓展数据来源，为数据仓库注入更多活力。
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