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数据仓库的定义
数据仓库（Data Warehouse），顾名思义，是一个用于存储、管理和分析大量数据的系统，它将来自不同源的数据进行整合、清洗、转换，以支持企业决策者进行数据分析和决策，数据仓库具有以下特点：
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1、集成性：数据仓库将来自不同源的数据进行整合，形成一个统一的数据视图。
2、时变性：数据仓库中的数据具有时间属性，可以存储历史数据，便于进行趋势分析和预测。
3、主题性：数据仓库围绕特定主题进行组织，如销售、客户、财务等。
4、非易失性：数据仓库中的数据一旦存储，就不再轻易修改，保证了数据的可靠性和稳定性。
数据库与数据仓库的区别
1、数据库（Database）：数据库是一个用于存储和管理数据的系统，它包含表、视图、索引等结构，数据库主要用于日常业务处理，如订单管理、库存管理等。
2、数据仓库：数据仓库是一个用于存储、管理和分析大量数据的系统，它将来自不同源的数据进行整合，以支持企业决策者进行数据分析和决策。
数据库与数据仓库的主要区别如下：
（1）目的不同：数据库用于日常业务处理，数据仓库用于数据分析和决策。
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（2）数据来源不同：数据库的数据来源于企业内部业务系统，数据仓库的数据来源于多个业务系统。
（3）数据结构不同：数据库的数据结构较为简单，数据仓库的数据结构复杂，需要经过清洗、转换等过程。
（4）数据量不同：数据库的数据量相对较小，数据仓库的数据量巨大。
数据仓库的应用
1、决策支持：数据仓库为企业提供全面、准确、及时的数据，帮助企业制定合理的战略和决策。
2、客户分析：通过数据仓库对客户信息进行分析，了解客户需求，提高客户满意度。
3、市场分析：通过数据仓库对市场数据进行分析，了解市场趋势，为企业提供市场预测。
4、财务分析：通过数据仓库对财务数据进行分析，为企业提供财务决策支持。
5、供应链管理：通过数据仓库对供应链数据进行分析，优化供应链管理，降低成本。
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数据仓库的关键技术
1、ETL（Extract, Transform, Load）：ETL技术是数据仓库的核心技术，用于从源系统中提取数据、转换数据、加载到数据仓库中。
2、数据建模：数据建模是数据仓库的基石，包括实体-关系模型、星型模型、雪花模型等。
3、数据清洗：数据清洗是保证数据质量的重要环节，包括数据去重、数据修正、数据填充等。
4、数据挖掘：数据挖掘是数据仓库的高级应用，通过挖掘数据中的潜在价值，为企业提供决策支持。
5、OLAP（Online Analytical Processing）：OLAP技术用于支持多维数据分析，提供快速、灵活的数据查询和分析。
数据仓库是一个用于存储、管理和分析大量数据的系统，它为企业提供全面、准确、及时的数据，支持企业决策者进行数据分析和决策，随着大数据时代的到来，数据仓库在各个行业中的应用越来越广泛，成为企业提高竞争力的重要手段。
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