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数据仓库作为企业信息化建设的重要组成部分，其核心价值在于通过对企业历史数据的存储、分析和挖掘，为企业决策提供有力支持，数据仓库的数据存储层次是数据仓库体系结构的关键组成部分，它将原始数据从采集、整合、处理到最终呈现的过程进行了层次划分，本文将从数据仓库的数据存储层次出发，详细解析其各个层次的特点和作用。
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数据仓库的数据存储层次
1、数据源层
数据源层是数据仓库的底层，主要包括企业内部的各种业务系统、外部数据源和日志文件等，这一层次的数据尚未经过整合和处理，直接反映了企业的业务活动，数据源层的特点如下：
（1）数据类型丰富：包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
（2）数据量庞大：企业内部业务系统产生的数据量通常十分庞大。
（3）数据更新频率高：数据源层的数据更新速度快，需要及时更新。
2、数据集成层
数据集成层位于数据源层之上，主要负责将分散在各业务系统的数据整合成统一格式，为数据仓库提供高质量的数据，数据集成层的主要功能包括：
（1）数据抽取：从各个数据源中抽取所需数据。
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（2）数据清洗：对抽取的数据进行清洗，去除重复、错误和缺失数据。
（3）数据转换：将抽取和清洗后的数据进行格式转换，使其符合数据仓库的存储要求。
（4）数据加载：将转换后的数据加载到数据仓库中。
3、数据仓库层
数据仓库层是数据仓库的核心，主要负责存储经过数据集成层处理后的数据，数据仓库层的特点如下：
（1）数据模型：采用星型模型或雪花模型等数据模型，提高查询效率。
（2）数据存储：采用关系型数据库或NoSQL数据库等存储技术，满足大规模数据存储需求。
（3）数据粒度：根据企业需求，提供不同粒度的数据，如日、周、月、年等。
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4、数据访问层
数据访问层位于数据仓库层之上，主要负责向用户提供数据查询、分析和挖掘等服务，数据访问层的主要功能包括：
（1）数据查询：支持SQL、MDX等查询语言，方便用户进行数据查询。
（2）数据分析：提供数据挖掘、统计分析等功能，辅助用户发现数据中的规律。
（3）数据可视化：将分析结果以图表、报表等形式呈现，提高数据展示效果。
数据仓库的数据存储层次从数据源层到数据访问层，层层递进，为企业的数据分析和决策提供了有力支持，通过对数据仓库的数据存储层次进行深入解析，有助于我们更好地理解数据仓库的体系结构，为企业信息化建设提供有益参考，在实际应用中，企业应根据自身业务需求和数据特点，合理选择数据存储层次和相应的技术，以提高数据仓库的性能和实用性。
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