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数据仓库的定义
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技术，它通过集成、清洗、转换和存储大量数据，提供了一种支持多维数据分析和查询的统一数据源，数据仓库的核心目的是为用户提供快速、准确的数据访问和分析能力，以便更好地理解业务运营状况，做出明智的决策。
数据仓库系统的组成
1、数据源：数据仓库的数据来源于各种业务系统，如ERP、CRM、财务系统等，这些数据源需要通过数据集成技术进行整合，确保数据的一致性和准确性。
2、数据仓库：数据仓库是存储和管理数据的核心组件，它包括数据仓库元数据、数据模型、事实表、维度表等，数据仓库采用多维数据模型，方便用户进行多维数据分析。
3、数据集成：数据集成是数据仓库建设的重要环节，它包括数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载等过程，数据集成技术需要保证数据的一致性、准确性和完整性。
4、数据访问工具：数据访问工具是用户进行数据查询和分析的工具，常见的工具包括OLAP工具、数据挖掘工具、报表工具等。
5、数据仓库管理工具：数据仓库管理工具用于维护和管理数据仓库，它包括数据仓库元数据管理、数据质量管理、数据安全控制等功能。
数据仓库与传统数据库的主要区别
1、目的不同
数据仓库的主要目的是为用户提供多维数据分析和查询能力，支持决策制定，而传统数据库的主要目的是存储和管理数据，确保数据的完整性、一致性和安全性。
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2、数据模型不同
数据仓库采用多维数据模型，包括事实表、维度表等，事实表存储业务数据，维度表存储业务属性，这种数据模型便于用户进行多维数据分析，传统数据库采用关系型数据模型，包括表、视图、索引等，关系型数据模型便于数据存储和管理。
3、数据访问方式不同
数据仓库支持OLAP（在线分析处理）和OLTP（在线事务处理）两种数据访问方式，OLAP支持多维数据分析和查询，OLTP支持事务性数据访问，传统数据库主要支持OLTP，即事务性数据访问。
4、数据更新频率不同
数据仓库中的数据通常不会频繁更新，数据更新周期较长，传统数据库中的数据需要实时更新，以保证数据的准确性。
5、数据质量要求不同
数据仓库对数据质量要求较高，需要保证数据的一致性、准确性和完整性，传统数据库对数据质量要求相对较低。
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6、数据存储方式不同
数据仓库采用分布式存储方式，将数据分散存储在多个服务器上，传统数据库采用集中式存储方式，将数据存储在单个服务器上。
7、数据处理能力不同
数据仓库具有较强的数据处理能力，能够支持大规模数据集的分析，传统数据库的处理能力相对较弱，适用于小规模数据集的处理。
数据仓库与传统数据库在目标、数据模型、数据访问方式、数据更新频率、数据质量要求、数据存储方式和数据处理能力等方面存在显著区别，了解这些区别有助于更好地应用数据仓库技术，为企业或组织提供有力支持。
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