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数据仓库
数据仓库（Data Warehouse）是一个用于存储、管理和分析大量数据的系统，它是为支持企业决策而设计的，通过从多个数据源中提取数据，进行清洗、转换和整合，形成统一的数据模型，以便于用户进行查询和分析。
数据仓库架构
1、数据源（Data Sources）：数据仓库中的数据来源，包括内部数据源和外部数据源，内部数据源主要包括企业内部的各种业务系统，如ERP、CRM等；外部数据源主要包括合作伙伴、政府机构、市场调研等。
2、数据抽取（Data Extraction）：将数据从数据源中提取出来，通常包括全量抽取和增量抽取，全量抽取是指将数据源中的全部数据提取到数据仓库中；增量抽取是指只提取自上次抽取以来发生变化的数据。
3、数据清洗（Data Cleaning）：对抽取出来的数据进行处理，包括数据去重、错误修正、缺失值处理等，确保数据的质量。
4、数据转换（Data Transformation）：将清洗后的数据进行格式转换、计算、合并等操作，以满足数据仓库的数据模型需求。
5、数据加载（Data Loading）：将转换后的数据加载到数据仓库中，通常包括批量加载和实时加载。
6、数据存储（Data Storage）：数据仓库中的数据存储方式，如关系型数据库、列式数据库、NoSQL数据库等。
7、数据访问（Data Access）：用户通过查询工具访问数据仓库中的数据，进行查询、分析、报告等操作。
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数据仓库模型
1、星型模型（Star Schema）：数据仓库中最常见的模型之一，由事实表和维度表组成，事实表记录业务数据，维度表提供业务数据的上下文信息。
2、雪花模型（Snowflake Schema）：星型模型的扩展，通过将维度表进一步分解，减少数据冗余。
3、星座模型（Galaxy Schema）：在雪花模型的基础上，引入更多的维度表，形成多级维度关系。
4、矩阵模型（Cube Model）：将多个事实表和维度表进行合并，形成一个多维数据立方体，方便用户进行切片、切块等操作。
数据仓库技术
1、数据仓库工具：如ETL工具、数据集成工具、查询工具等，用于实现数据抽取、转换、加载等操作。
2、数据仓库中间件：如数据同步工具、数据交换平台等，用于实现数据仓库与其他系统之间的数据交互。
3、数据仓库优化技术：如索引、分区、物化视图等，提高数据仓库的性能。
4、数据仓库安全与权限管理：确保数据仓库中的数据安全，包括用户权限控制、数据加密等。
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数据仓库应用
1、商业智能（BI）：利用数据仓库进行数据分析和报告，为企业管理层提供决策支持。
2、数据挖掘（Data Mining）：从数据仓库中挖掘有价值的信息，发现潜在的业务规律。
3、大数据分析（Big Data Analysis）：针对海量数据，利用数据仓库进行高效处理和分析。
4、实时数据仓库（Real-time Data Warehouse）：对实时数据进行处理和分析，为用户提供实时决策支持。
数据仓库作为企业信息化建设的重要组成部分，对于提高企业决策效率、优化业务流程具有重要意义，了解数据仓库中的核心专业术语，有助于我们更好地掌握数据仓库的技术和原理，为企业提供高效、可靠的数据支持。
标签： #数据仓库专业术语
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