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数据源层
数据源层是数据仓库系统的基石，它负责收集和存储原始数据，在这一层，数据来源于各种业务系统，如ERP、CRM、SCM等，这些数据经过清洗、转换和集成，最终形成统一的数据格式，为上层的数据处理和分析提供支持。
1、数据采集：通过ETL（Extract-Transform-Load）工具，从各个业务系统中抽取原始数据，并进行清洗和转换，确保数据的一致性和准确性。
2、数据存储：将清洗后的数据存储在数据源层，如关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。
3、数据集成：将不同业务系统的数据进行整合，消除数据孤岛，形成统一的数据视图。
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数据仓库层
数据仓库层是数据仓库系统的核心，负责存储和管理经过整合的数据，在这一层，数据以多维结构存储，便于进行多维分析和查询。
1、数据模型：采用星型模型、雪花模型等数据模型，将数据组织成易于理解和分析的结构。
2、数据存储：采用关系型数据库、分布式文件系统、列式存储等存储技术，提高数据存储效率和查询性能。
3、数据更新：通过ETL工具，定期从数据源层抽取数据，更新数据仓库层的数据。
数据访问层
数据访问层是数据仓库系统与用户之间的接口，负责提供数据查询、分析和报告等功能，在这一层，用户可以通过各种工具访问数据仓库，进行数据挖掘和决策支持。
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1、查询工具：提供SQL查询、MDX查询等查询语言，支持用户对数据仓库进行复杂查询。
2、分析工具：提供OLAP（Online Analytical Processing）工具，如Power BI、Tableau等，支持用户进行多维分析。
3、报告工具：提供报表生成工具，如Crystal Reports、SSRS等，支持用户生成各种形式的报告。
数据展现层
数据展现层是数据仓库系统与用户之间的桥梁，负责将数据以图形、图表等形式展示给用户，在这一层，用户可以直观地了解数据仓库中的信息。
1、图形化界面：提供图形化界面，如Dashboard、仪表盘等，展示关键指标和趋势。
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2、数据可视化：采用图表、地图、热力图等可视化技术，将数据以直观、易懂的方式呈现。
3、移动端支持：支持移动端访问，如手机、平板电脑等，满足用户随时随地获取数据的需求。
数据仓库系统结构的四个层次，即数据源层、数据仓库层、数据访问层和数据展现层，共同构成了一个完整的数据仓库生态系统，各层次之间相互关联、相互依赖，共同为用户提供高效、准确的数据服务，在实际应用中，企业应根据自身需求，选择合适的数据仓库系统结构，以实现数据价值的最大化。
标签： #数据仓库的系统结构的四个层次
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