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数据仓库作为企业信息化建设的重要组成部分，已成为企业决策支持系统的基础，数据仓库能够整合企业内外部各种数据资源，为企业提供全面、准确、实时的数据支持，数据仓库究竟包括哪些数据呢？本文将从多个维度对数据仓库的数据构成进行解析。
数据仓库的数据构成
1、结构化数据
结构化数据是指具有明确结构、格式规范、易于存储和检索的数据，在数据仓库中，结构化数据主要包括以下几类：
（1）企业内部业务数据：如销售数据、库存数据、财务数据、人力资源数据等，这些数据来源于企业的业务系统，如ERP、CRM、HR等。
（2）外部数据：包括行业数据、市场数据、宏观经济数据等，这些数据可以通过数据采集、购买、交换等方式获取。
2、半结构化数据
半结构化数据是指具有一定结构，但结构不如结构化数据规范的数据，在数据仓库中，半结构化数据主要包括以下几类：
（1）XML、JSON等格式数据：这类数据来源于互联网、企业内部应用系统等。
（2）日志数据：包括系统日志、网络日志等，反映了企业内部系统运行状态。
3、非结构化数据
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非结构化数据是指没有固定结构、难以用传统数据库存储的数据，在数据仓库中，非结构化数据主要包括以下几类：
（1）文本数据：如企业内部文档、报告、邮件等。
（2）多媒体数据：如图像、音频、视频等。
4、事务数据
事务数据是指记录企业日常业务活动的数据，在数据仓库中，事务数据主要包括以下几类：
（1）订单数据：包括订单创建、修改、取消、发货、收货等环节的数据。
（2）支付数据：包括支付方式、支付金额、支付时间等。
（3）库存数据：包括入库、出库、库存变动等数据。
5、时间序列数据
时间序列数据是指按时间顺序排列的数据，在数据仓库中，时间序列数据主要包括以下几类：
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（1）股票数据：包括股票价格、成交量等。
（2）气象数据：如温度、湿度、风力等。
（3）交通数据：如道路流量、航班信息等。
6、地理空间数据
地理空间数据是指与地理位置相关的数据，在数据仓库中，地理空间数据主要包括以下几类：
（1）地址信息：包括企业地址、客户地址等。
（2）地图数据：如城市地图、企业分布图等。
数据仓库是一个多维度、多层次的数据集合，涵盖了企业内部和外部、结构化和非结构化、事务和时间序列、地理空间等多种类型的数据，通过合理组织和管理这些数据，数据仓库能够为企业提供全面、准确、实时的数据支持，助力企业实现科学决策。
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