本文目录导读：
- 数据仓库（Data Warehouse）
- 数据源（Data Source）
- 数据模型（Data Model）
- 事实表（Fact Table）
- 维度表（Dimension Table）
- 数据质量（Data Quality）
数据仓库（Data Warehouse）
数据仓库是一种集成的、面向主题的、非易失的、支持数据仓库应用的、只读的数据集合，它是为支持企业或组织的决策制定而设计的一种数据存储和管理系统，数据仓库通过从多个数据源提取、转换、整合数据，为用户提供全面、准确、及时的数据支持。
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数据源（Data Source）
数据源是数据仓库中数据的来源，包括内部数据和外部数据，内部数据来源于企业内部的各种业务系统，如ERP、CRM、HR等；外部数据来源于市场调研、行业报告、政府公开数据等。
三、ETL（Extract-Transform-Load）
ETL是数据仓库建设过程中的核心环节，包括数据提取、转换和加载三个步骤，ETL过程负责将数据源中的数据抽取出来，按照一定的规则进行转换，最终加载到数据仓库中。
1、数据提取（Extract）：从数据源中抽取所需数据，包括结构化数据和非结构化数据。
2、数据转换（Transform）：对抽取的数据进行清洗、转换、整合等操作，以满足数据仓库的数据质量要求。
3、数据加载（Load）：将转换后的数据加载到数据仓库中，包括批量加载和实时加载。
四、OLAP（Online Analytical Processing）
OLAP是一种针对海量数据的快速查询和分析技术，它能够从数据仓库中提取数据，进行多维分析，为用户提供决策支持，OLAP具有以下特点：
1、多维性：数据仓库中的数据以多维形式组织，方便用户进行多维分析。
2、集成性：OLAP能够集成来自不同数据源的数据，提供全面的数据视图。
3、分析性：OLAP支持各种数据分析方法，如切片、切块、钻取、卷起等。
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数据模型（Data Model）
数据模型是数据仓库中数据组织的逻辑结构，它描述了数据仓库中数据的存储方式、关系和约束，常见的数据模型包括星型模型、雪花模型、立方体模型等。
1、星型模型：以事实表为中心，多个维度表围绕事实表组织，星型模型结构简单，查询性能较高。
2、雪花模型：在星型模型的基础上，对维度表进行进一步细化，雪花模型结构复杂，查询性能较差。
3、立方体模型：将多维数据组织成一个立方体，方便用户进行多维分析，立方体模型结构复杂，查询性能较差。
事实表（Fact Table）
事实表是数据仓库中的核心表，它存储了业务数据的基本事实，如销售数据、订单数据等，事实表通常包含以下列：
1、销售额：表示业务数据的基本事实，如销售额、利润等。
2、时间：表示业务数据发生的时间，如日期、小时等。
3、产品：表示业务数据涉及的产品，如产品名称、产品类别等。
4、地域：表示业务数据涉及的地域，如城市、国家等。
维度表（Dimension Table）
维度表是数据仓库中用于描述事实表的属性表，它为用户提供数据的多维视角，维度表通常包含以下列：
1、维度名称：表示维度的名称，如产品名称、客户名称等。
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2、维度值：表示维度的具体值，如产品ID、客户ID等。
3、维度属性：表示维度的其他属性，如产品类别、客户类别等。
数据质量（Data Quality）
数据质量是数据仓库的生命线，它直接影响到数据仓库的应用效果，数据质量包括以下几个方面：
1、完整性：数据仓库中的数据应完整，无缺失值。
2、准确性：数据仓库中的数据应准确无误。
3、一致性：数据仓库中的数据应保持一致性，无重复数据。
4、可靠性：数据仓库中的数据应可靠，能够反映业务实际情况。
数据仓库作为企业或组织决策制定的重要工具，其核心名词解析对于理解和应用数据仓库具有重要意义，通过对数据仓库、数据源、ETL、OLAP、数据模型、事实表、维度表、数据质量等核心名词的解析，有助于我们更好地认识数据仓库的原理和架构，为数据仓库的建设和应用提供有力支持。
标签： #数据仓库名词解释题
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