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数据仓库
数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的、集成的、非易失的并且随时间变化的数据集合，用于支持管理决策，它是企业信息化建设的重要环节，是数据分析和决策支持系统的基石。
主题
数据仓库中的数据是围绕业务主题进行组织的，主题是指业务活动中的一个特定领域，如销售、库存、财务等，通过将数据按照主题进行组织，可以使数据更加清晰、易于理解和查询。
集成
数据仓库中的数据来自多个源系统，如ERP、CRM、HR等，数据集成是指将来自不同源系统的数据进行整合，消除数据冗余和不一致，确保数据的一致性和准确性。
非易失性
数据仓库中的数据是非易失的，即数据不会因为系统故障、人为操作等原因而丢失，这保证了数据的安全性和可靠性。
随时间变化
数据仓库中的数据是随时间变化的，即随着时间的推移，数据仓库中的数据会不断更新，这反映了企业业务的动态变化。
事实表
事实表是数据仓库中的核心表，它记录了业务活动中的事件或交易，事实表通常包含以下信息：
1、销售额：记录了销售活动中的销售额；
2、数量：记录了销售活动中的销售数量；
3、时间：记录了销售活动发生的时间；
4、产品：记录了销售活动中的产品信息。
维度表
维度表是数据仓库中的辅助表，它提供了对事实表的上下文信息，维度表通常包含以下信息：
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1、产品：包括产品名称、类别、品牌等；
2、客户：包括客户名称、性别、年龄、地域等；
3、时间：包括年、月、日、小时等；
4、地域：包括国家、省份、城市等。
数据仓库设计
数据仓库设计主要包括以下步骤：
1、需求分析：了解企业的业务需求，确定数据仓库的主题和维度；
2、概念设计：根据需求分析，设计数据仓库的概念模型，包括事实表和维度表；
3、逻辑设计：将概念模型转换为逻辑模型，如关系数据库模型；
4、物理设计：将逻辑模型转换为物理模型，如数据库表结构、索引等。
数据仓库实施
数据仓库实施主要包括以下步骤：
1、数据抽取：从源系统中抽取数据，包括事实表和维度表；
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2、数据清洗：对抽取的数据进行清洗，消除数据冗余和错误；
3、数据加载：将清洗后的数据加载到数据仓库中；
4、数据建模：根据需求，建立数据仓库中的模型，如多维模型、星型模型等；
5、数据分析：利用数据仓库中的数据进行分析，为决策提供支持。
数据仓库优势
1、提高数据质量：通过数据集成和清洗，提高数据的一致性和准确性；
2、提高数据分析效率：通过数据仓库，可以快速获取所需数据，提高数据分析效率；
3、提高决策质量：利用数据仓库中的数据进行分析，为决策提供有力支持；
4、降低成本：通过数据仓库，可以减少重复建设和维护成本。
数据仓库是企业信息化建设的重要环节，它为企业的数据分析和决策支持提供了有力保障，掌握数据仓库的核心名词和设计方法，有助于企业更好地利用数据，提高竞争力。
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