本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据仓库作为一种高效的数据处理和分析工具，越来越受到企业的关注，本文将从数据仓库的基本概念、架构、技术、应用等方面，为您详细介绍数据仓库的入门知识，帮助您快速掌握数据仓库的构建与使用。
数据仓库的基本概念
1、数据仓库的定义
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数据仓库是一个集成的、面向主题的、非易失的、用于支持企业决策的数据集合，它将来自多个源的数据进行整合、清洗、转换，以支持企业分析和决策。
2、数据仓库的特点
（1）集成性：将来自不同源的数据进行整合，形成一个统一的数据视图。
（2）面向主题：围绕企业的业务主题进行数据组织，便于分析和查询。
（3）非易失性：数据仓库中的数据是稳定、可靠的，支持长期存储。
（4）支持决策：为企业的决策提供支持，提高企业的竞争力。
数据仓库的架构
1、数据源
数据源是数据仓库的基础，包括内部数据源（如企业内部数据库、文件等）和外部数据源（如互联网、合作伙伴等）。
2、数据抽取、转换和加载（ETL）
ETL是数据仓库的核心环节，包括数据抽取、转换和加载，数据抽取是从数据源获取数据的过程；数据转换是对抽取的数据进行清洗、转换等操作；数据加载是将转换后的数据加载到数据仓库中。
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3、数据存储
数据存储是数据仓库的核心部分，包括数据仓库数据库、数据仓库文件系统等，数据存储需要满足高并发、高可用、高性能等要求。
4、数据访问
数据访问是用户通过查询、分析等方式获取数据的过程，数据访问层包括数据仓库查询工具、报表工具、数据挖掘工具等。
数据仓库技术
1、数据模型
数据仓库采用面向对象的数据模型，如星型模型、雪花模型等，星型模型是最常用的数据模型，它将事实表和维度表进行连接，形成一个星型结构。
2、数据仓库数据库
数据仓库数据库采用关系型数据库，如Oracle、SQL Server等，还有一些专门为数据仓库设计的数据库，如Greenplum、Cloudera等。
3、数据仓库工具
数据仓库工具包括ETL工具、数据建模工具、数据查询工具等，常见的ETL工具有Informatica、Talend等；数据建模工具有Oracle Data Modeler、Microsoft SQL Server Data Tools等；数据查询工具有SQL Server Reporting Services、Tableau等。
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数据仓库应用
1、数据分析
数据仓库为企业提供全面、准确的数据，支持企业进行市场分析、客户分析、产品分析等，为企业决策提供有力支持。
2、商业智能
数据仓库与商业智能（BI）技术相结合，为企业提供实时、可视化的数据分析和报告，帮助企业发现业务机会、优化业务流程。
3、数据挖掘
数据仓库存储了大量的数据，为数据挖掘提供了丰富的数据资源，通过数据挖掘，企业可以挖掘出潜在的业务规律，为企业决策提供依据。
数据仓库作为一种高效的数据处理和分析工具，在当今大数据时代具有广泛的应用前景，掌握数据仓库的基本概念、架构、技术、应用等方面的知识，对于企业提升数据分析和决策能力具有重要意义，希望本文能为您的数据仓库学习之路提供有益的参考。
标签： #数据仓库入门介绍框架
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