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在信息时代，数据仓库与数据库系统作为企业信息化建设的重要基石，两者之间的联系密不可分，本文将从以下几个方面阐述数据仓库与数据库系统的联系，以帮助读者深入了解这两大数据管理平台。
数据来源与存储
1、数据来源：数据库系统主要存储企业日常运营中的业务数据，如客户信息、销售数据、库存数据等，而数据仓库则是对这些业务数据进行整合、清洗、转换和存储，为决策者提供支持。
2、数据存储：数据库系统采用关系型数据库，如MySQL、Oracle等，以表格形式存储数据，数据仓库则采用非关系型数据库，如Hadoop、NoSQL等，以分布式、海量存储数据。
数据结构
1、数据库系统：数据库系统采用关系型数据模型，以表格形式存储数据，便于查询、更新和删除。
2、数据仓库：数据仓库采用星型、雪花型等数据模型，以事实表和维度表的形式组织数据，便于数据分析。
数据操作
1、数据库系统：数据库系统主要进行数据的增删改查（CRUD）操作，满足日常业务需求。
2、数据仓库：数据仓库主要进行数据的抽取、转换、加载（ETL）操作，实现数据的整合和清洗。
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数据应用
1、数据库系统：数据库系统主要用于支持企业日常业务运营，如订单管理、客户关系管理等。
2、数据仓库：数据仓库主要用于支持企业决策，如市场分析、风险控制、产品研发等。
数据安全与隐私
1、数据库系统：数据库系统需要保证数据的安全性、完整性和一致性，如采用权限控制、加密等手段。
2、数据仓库：数据仓库同样需要保证数据的安全性和隐私性，如采用数据脱敏、访问控制等技术。
数据质量
1、数据库系统：数据库系统需要保证数据的准确性、完整性和一致性，以满足业务需求。
2、数据仓库：数据仓库需要保证数据的准确性、时效性和完整性，以满足决策需求。
数据治理
1、数据库系统：数据库系统需要建立数据治理体系，包括数据标准、数据质量、数据安全等方面。
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2、数据仓库：数据仓库同样需要建立数据治理体系，以保证数据质量、数据安全和数据共享。
技术发展趋势
1、数据库系统：随着云计算、大数据等技术的发展，数据库系统逐渐向分布式、弹性伸缩、自动化运维等方向发展。
2、数据仓库：数据仓库技术也在不断进步，如采用内存计算、实时分析、机器学习等技术，以满足企业对数据分析和决策的需求。
数据仓库与数据库系统在数据来源、存储、结构、操作、应用、安全、质量和治理等方面都存在着紧密的联系，了解这两大数据管理平台之间的联系，有助于企业更好地进行信息化建设，提升数据管理能力，为企业决策提供有力支持。
标签： #数据仓库与数据库系统的联系有哪些
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