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数据仓库数据存储层次概述
数据仓库是现代企业进行数据分析和决策支持的重要工具，它通过将多个数据源中的数据整合、清洗、转换后存储起来，为用户提供统一、完整、一致的数据视图，数据仓库的数据存储层次可以分为以下几个类型：
数据仓库数据存储层次类型
1、数据源层（Data Source Layer）
数据源层是数据仓库的基础，它包括企业内部和外部的各种数据源，如数据库、文件、日志等，这一层的主要任务是收集和存储原始数据，为数据仓库提供数据基础。
（1）内部数据源：包括企业内部的各种数据库，如ERP、CRM、HR等系统产生的数据。
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（2）外部数据源：包括来自合作伙伴、供应商、客户等外部机构的数据，如市场调研数据、行业报告等。
（3）日志数据：包括系统日志、网络日志等，用于监控和分析系统性能。
2、数据集成层（Data Integration Layer）
数据集成层主要负责将数据源层中的数据清洗、转换、整合，形成统一、标准化的数据格式，为数据仓库提供高质量的数据。
（1）数据清洗：去除数据中的错误、重复、缺失等不良数据，保证数据质量。
（2）数据转换：将不同数据源中的数据格式进行转换，使其符合数据仓库的存储规范。
（3）数据整合：将来自不同数据源的数据进行合并，形成完整的数据视图。
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3、数据仓库层（Data Warehouse Layer）
数据仓库层是数据仓库的核心，它存储了经过数据集成层处理后的数据，为数据分析、报表、挖掘等提供支持。
（1）事实表（Fact Table）：事实表存储了业务数据的基本事实，如销售数据、订单数据等。
（2）维度表（Dimension Table）：维度表存储了与事实表相关的描述性信息，如时间、地点、产品等。
（3）数据模型：数据仓库中的数据模型包括星型模型、雪花模型等，用于组织数据，提高查询效率。
4、数据访问层（Data Access Layer）
数据访问层为用户提供数据查询、报表、挖掘等功能，是数据仓库与用户之间的接口。
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（1）查询工具：如SQL查询、OLAP工具等，用于用户进行数据查询和分析。
（2）报表工具：如Excel、BI工具等，用于生成报表、图表等。
（3）数据挖掘工具：如聚类、分类、关联规则等，用于发现数据中的潜在价值。
数据仓库的数据存储层次涵盖了从数据源到数据访问的全过程，每个层次都有其独特的功能和作用，了解数据仓库数据存储层次类型，有助于我们更好地设计、构建和维护数据仓库，为企业的数据分析和决策提供有力支持，在实际应用中，应根据企业需求、数据特点等因素，合理选择数据存储层次类型，以提高数据仓库的性能和实用性。
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