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数据仓库术语概述
数据仓库术语是指在数据仓库领域中，用于描述数据仓库构建、管理和应用的一系列专业术语，这些术语涵盖了数据仓库的各个方面，包括数据源、数据模型、数据仓库架构、数据仓库技术、数据仓库应用等，掌握这些术语对于从事数据仓库相关工作的人员来说至关重要。
数据仓库术语详解
1、数据仓库（Data Warehouse）
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数据仓库是一个集成的、面向主题的、非易失的、时间序列的数据集合，用于支持管理层的决策制定，数据仓库将来自多个数据源的数据进行整合、清洗、转换和存储，为用户提供高质量的数据支持。
2、数据源（Data Source）
数据源是指提供原始数据的系统或应用程序，数据源可以是数据库、文件、日志、API等，数据仓库需要从不同的数据源中提取数据，以构建全面的数据视图。
3、数据集成（Data Integration）
数据集成是指将来自多个数据源的数据进行整合，形成一个统一的数据视图，数据集成包括数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载等过程。
4、数据抽取（Data Extraction）
数据抽取是指从数据源中提取所需数据的过程，数据抽取可以分为全量抽取和增量抽取两种方式，全量抽取是指定期从数据源中提取全部数据，增量抽取是指只提取自上次抽取以来发生变化的数据。
5、数据清洗（Data Cleaning）
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数据清洗是指对抽取的数据进行清洗，去除重复、错误、缺失等不良数据，数据清洗是保证数据质量的关键步骤。
6、数据转换（Data Transformation）
数据转换是指将抽取和清洗后的数据进行转换，使其符合数据仓库的存储格式和规则，数据转换包括数据格式转换、数据类型转换、数据计算等。
7、数据加载（Data Loading）
数据加载是指将转换后的数据加载到数据仓库中，数据加载可以分为全量加载和增量加载两种方式。
8、数据模型（Data Model）
数据模型是指数据仓库中数据的组织结构，常见的数据模型有星型模型、雪花模型、星云模型等，数据模型的设计对数据仓库的性能和可扩展性具有重要影响。
9、数据仓库架构（Data Warehouse Architecture）
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数据仓库架构是指数据仓库的总体设计，包括数据仓库的物理结构、逻辑结构、技术架构等，常见的数据仓库架构有分层架构、混合架构等。
10、数据仓库技术（Data Warehouse Technology）
数据仓库技术是指支持数据仓库构建、管理和应用的技术，常见的数据仓库技术有ETL（提取、转换、加载）、数据挖掘、数据仓库工具等。
11、数据仓库应用（Data Warehouse Application）
数据仓库应用是指利用数据仓库中的数据进行分析、挖掘、报告等，为用户提供决策支持，常见的数据仓库应用有业务智能、数据挖掘、数据可视化等。
数据仓库术语是构建高效数据管理体系的基石，掌握这些术语对于从事数据仓库相关工作的人员来说至关重要，通过对数据仓库术语的深入理解和应用，可以有效提高数据仓库的性能、可扩展性和数据质量，为企业的决策制定提供有力支持。
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