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数据仓库概述
数据仓库是一个集成的、面向主题的、非易失性的数据集合，用于支持企业的决策制定，它将分散在各个业务系统中的数据整合在一起，为企业的管理层提供统一的数据视图，数据仓库具有以下特点：
1、面向主题：数据仓库中的数据是按照主题进行组织的，便于用户查询和分析。
2、集成：数据仓库将来自不同业务系统的数据进行整合，消除数据孤岛。
3、非易失性：数据仓库中的数据一旦存储，将不再改变，保证数据的可靠性和稳定性。
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数据仓库的层级结构
数据仓库的层级结构可以分为以下几层：
1、数据源层
数据源层是数据仓库的最底层，它包含了所有需要整合的数据来源，这些数据来源包括：
（1）内部数据源：如ERP系统、CRM系统、财务系统等。
（2）外部数据源：如市场调研数据、竞争对手数据、社交媒体数据等。
数据源层的主要任务是将原始数据进行抽取、清洗和转换，为上一层的数据层提供高质量的数据。
2、数据集成层
数据集成层位于数据源层之上，主要负责将来自不同数据源的数据进行整合，具体任务如下：
（1）数据抽取：从各个数据源中抽取所需的数据。
（2）数据清洗：对抽取的数据进行去重、纠错、格式化等处理，保证数据质量。
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（3）数据转换：将不同数据源的数据转换为统一的数据格式，以便于后续的数据存储和分析。
3、数据存储层
数据存储层是数据仓库的核心层，主要负责存储经过清洗和转换的数据，数据存储层通常采用以下技术：
（1）关系型数据库：如MySQL、Oracle等。
（2）非关系型数据库：如MongoDB、Redis等。
（3）数据仓库管理系统：如Teradata、SAP HANA等。
数据存储层的数据组织方式通常为星型模型或雪花模型，便于用户进行查询和分析。
4、数据访问层
数据访问层位于数据存储层之上，主要负责为用户提供数据查询、分析和报告等功能，数据访问层通常包括以下组件：
（1）前端工具：如Excel、Tableau等，用于用户进行数据可视化。
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（2）中间件：如ETL工具、数据集成平台等，用于处理数据抽取、清洗和转换。
（3）后端服务：如Web服务、API等，用于支持前端工具的数据请求。
5、应用层
应用层是数据仓库的最高层，它将数据仓库中的数据应用于企业的各个业务领域，具体应用包括：
（1）决策支持：为管理层提供数据分析和决策支持。
（2）业务运营：为业务部门提供数据支持和优化。
（3）客户关系管理：为销售、营销等部门提供客户数据支持。
数据仓库的层级结构从底层到顶层依次为数据源层、数据集成层、数据存储层、数据访问层和应用层，每一层都有其特定的任务和功能，共同构成了一个完整的数据仓库系统，了解数据仓库的层级结构，有助于企业更好地进行数据管理和决策制定。
标签： #数据仓库是什么层级
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