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数据仓库的定义
数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用于支持管理层的决策制定，数据仓库将企业中各种来源、格式、时间的数据进行整合，为企业的业务分析、决策支持提供数据支持。
数据仓库入门知识
1、数据仓库的分类
根据数据仓库的应用领域，可分为以下几类：
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（1）企业数据仓库：以企业为整体，整合企业内部各部门的数据，为企业的战略决策提供支持。
（2）部门数据仓库：以企业内部某一部门为对象，针对部门业务需求进行数据整合。
（3）专题数据仓库：针对某一特定主题，如客户、产品、销售等进行数据整合。
2、数据仓库的特点
（1）面向主题：数据仓库的数据组织方式以主题为中心，将相关数据整合在一起。
（2）集成：数据仓库将来自不同来源、格式、时间的数据进行整合，形成一个统一的数据视图。
（3）稳定：数据仓库的数据在较长时间内保持不变，以保证数据的一致性和准确性。
（4）随时间变化：数据仓库中的数据随时间不断更新，反映企业的业务发展变化。
3、数据仓库的架构
数据仓库的架构主要包括以下几个层次：
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（1）数据源层：包括企业内部和外部数据源，如ERP、CRM、数据库等。
（2）数据集成层：将数据源层的数据进行清洗、转换、加载等操作，形成统一的数据格式。
（3）数据仓库层：存储经过集成后的数据，为业务分析提供数据支持。
（4）数据访问层：提供用户对数据仓库的查询、分析、报告等功能。
4、数据仓库的构建步骤
（1）需求分析：明确企业对数据仓库的需求，包括数据范围、主题、业务目标等。
（2）数据源设计：确定数据仓库的数据来源，包括数据类型、格式、结构等。
（3）数据模型设计：根据需求分析，设计数据仓库的数据库模型，包括表结构、字段、关系等。
（4）数据抽取与加载：从数据源抽取数据，经过清洗、转换等操作后加载到数据仓库中。
（5）数据质量管理：对数据仓库中的数据进行质量监控，确保数据的一致性和准确性。
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（6）数据访问与分析：为用户提供数据查询、分析、报告等功能，支持业务决策。
数据仓库的应用
数据仓库在企业中的应用主要体现在以下几个方面：
1、决策支持：通过数据仓库提供的数据，帮助企业领导层进行战略决策。
2、业务分析：通过数据仓库对业务数据进行挖掘和分析，发现业务规律，优化业务流程。
3、客户关系管理：通过数据仓库对客户信息进行整合和分析，提高客户满意度。
4、供应链管理：通过数据仓库对供应链数据进行整合和分析，优化供应链效率。
数据仓库是企业信息化建设的重要组成部分，对于提升企业竞争力具有重要意义，掌握数据仓库的基本知识和构建方法，有助于企业在数据时代更好地发挥数据价值。
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