本文目录导读：
数据仓库（Data Warehouse）
数据仓库是一个集成的、主题式的、时间序列的、非易失的数据库集合，用于支持管理决策，它通过对大量数据的存储、管理和分析，为企业提供数据支持和决策依据。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
数据源（Data Source）
数据源是指提供数据给数据仓库的原始数据来源，包括内部数据源和外部数据源，内部数据源通常为企业内部各个业务系统的数据，如ERP、CRM等；外部数据源则包括行业数据、市场数据等。
三、数据集成（Data Integration）
数据集成是指将来自不同数据源的数据进行整合，形成一个统一、完整的数据视图，数据集成包括数据抽取、数据清洗、数据转换等环节。
四、数据抽取（Data Extraction）
数据抽取是指从数据源中提取所需数据的过程，数据抽取方法包括全量抽取、增量抽取等。
数据清洗（Data Cleaning）
数据清洗是指对抽取到的数据进行处理，去除重复、错误、不一致等无效数据，提高数据质量的过程，数据清洗方法包括删除、填充、转换等。
六、数据转换（Data Transformation）
数据转换是指将清洗后的数据按照一定的规则进行格式、类型等转换，使其符合数据仓库要求的过程。
数据模型（Data Model）
数据模型是指数据仓库中数据的组织方式，包括实体、属性、关系等，常见的数据模型有星型模型、雪花模型等。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
八、ETL（Extract, Transform, Load）
ETL是指数据仓库中数据抽取、转换、加载的三个步骤，ETL过程是数据仓库建设中的关键环节，负责将数据从数据源抽取到数据仓库中。
九、数据仓库架构（Data Warehouse Architecture）
数据仓库架构是指数据仓库的组成部分及其相互关系，常见的架构有三层数据仓库架构、四层数据仓库架构等。
十、数据仓库生命周期（Data Warehouse Lifecycle）
数据仓库生命周期是指数据仓库从规划、设计、实施到运维的整个过程，数据仓库生命周期包括需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计、实施、运维等阶段。
十一、数据仓库工具（Data Warehouse Tools）
数据仓库工具是指用于数据仓库建设的软件和硬件产品，常见的工具包括数据抽取工具、数据转换工具、数据加载工具等。
十二、数据仓库应用（Data Warehouse Application）
图片来源于网络，如有侵权联系删除
数据仓库应用是指利用数据仓库技术实现的各种业务场景，如数据分析、报表、预测等。
十三、数据仓库安全（Data Warehouse Security）
数据仓库安全是指保护数据仓库中的数据不被非法访问、篡改、泄露等，数据仓库安全包括数据加密、访问控制、审计等。
十四、数据仓库性能（Data Warehouse Performance）
数据仓库性能是指数据仓库在处理数据时的效率，包括查询响应时间、并发处理能力等。
十五、数据仓库优化（Data Warehouse Optimization）
数据仓库优化是指提高数据仓库性能、降低成本、提高数据质量等的一系列措施，如索引优化、分区优化等。
数据仓库作为企业信息化建设的重要组成部分，对于企业决策具有重要意义，本文对数据仓库相关名词进行了详细解释，旨在帮助读者更好地理解数据仓库的相关概念和技术。
标签： #数据仓库解释名词
评论列表