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在当今信息化时代，数据库和数据仓库已经成为企业信息化建设的重要组成部分，数据库和数据仓库在企业运营、决策分析等方面发挥着至关重要的作用，数据库和数据仓库的数据来源存在一定的区别，本文将详细解析数据库与数据仓库数据来源的异同，以帮助企业更好地理解和应用这两大数据管理技术。
数据库数据来源
1、用户输入：用户通过应用程序输入数据，如企业内部员工、客户等。
2、应用程序：企业内部的各种应用程序，如ERP、CRM等，在运行过程中产生数据。
3、传感器：物联网设备、智能硬件等传感器实时采集的数据。
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4、外部数据源：通过数据接口、API等方式，从外部系统获取数据，如政府公开数据、第三方数据服务等。
5、数据交换：与其他企业或组织进行数据交换，实现资源共享。
6、数据备份：对原有数据进行备份，以备后续恢复或分析。
数据仓库数据来源
1、数据抽取：从数据库或其他数据源中抽取所需数据，如企业内部数据库、第三方数据服务等。
2、数据清洗：对抽取的数据进行清洗，去除重复、错误、无效等数据。
3、数据转换：将抽取的数据转换为数据仓库所需的数据格式。
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4、数据加载：将清洗和转换后的数据加载到数据仓库中。
5、数据更新：定期对数据仓库中的数据进行更新，以保证数据的时效性。
6、数据集成：将来自不同数据源的数据进行集成，形成统一的数据视图。
数据库与数据仓库数据来源的区别
1、数据类型：数据库数据来源较为单一，主要以结构化数据为主；而数据仓库数据来源多样，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
2、数据质量：数据库数据质量较高，因为数据直接由用户或应用程序产生；数据仓库数据质量可能较低，需要经过清洗、转换等过程。
3、数据更新频率：数据库数据更新频率较高，实时性强；数据仓库数据更新频率相对较低，主要针对历史数据进行分析。
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4、数据存储方式：数据库采用行式存储，便于查询；数据仓库采用列式存储，有利于数据分析。
5、数据用途：数据库主要用于日常事务处理；数据仓库主要用于决策分析。
数据库和数据仓库在数据来源上存在一定的区别，数据库数据来源较为单一，主要针对结构化数据；而数据仓库数据来源多样，包括结构化、半结构化和非结构化数据，企业在应用这两大数据管理技术时，应根据自身需求选择合适的数据来源，以提高数据质量、满足业务需求，要关注数据库与数据仓库数据来源的异同，以实现数据管理的优化和升级。
标签： #数据库和数据仓的数据来源有哪些
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