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数据仓库的定义
数据仓库（Data Warehouse）是一种用于存储、管理和分析大量数据的系统，它通过从多个数据源抽取、转换和整合数据，为用户提供了一个统一、可靠的数据视图，以便进行数据分析和决策支持，数据仓库是现代企业信息化建设的重要组成部分，对于提升企业竞争力具有重要意义。
数据仓库的正确描述
1、数据仓库是一个集成系统
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数据仓库不是简单地堆砌各个业务系统的数据，而是通过抽取、转换和整合数据，将来自不同业务系统的数据集成到一个统一的数据库中，这样，用户可以方便地查询和分析全公司范围内的数据，为决策提供有力支持。
2、数据仓库具有时间维度
数据仓库中的数据不仅仅是当前时刻的数据，还包括历史数据，这使得用户可以分析数据随时间的变化趋势，为决策提供更加全面的信息。
3、数据仓库支持多维分析
数据仓库采用多维数据模型，可以支持多维度的数据分析，用户可以从多个角度、多个维度对数据进行查询和分析，从而发现数据之间的内在联系。
4、数据仓库具有较好的数据质量
数据仓库在数据抽取、转换和整合过程中，会对数据进行清洗和校验，确保数据质量，这为用户提供了一个可靠的数据基础，有助于提高决策的准确性。
5、数据仓库是一个支持决策支持系统（DSS）的平台
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数据仓库为决策支持系统提供了丰富的数据资源，使得DSS可以更加高效地运行，数据仓库还可以为DSS提供实时数据，以满足动态决策的需求。
数据仓库的核心功能
1、数据抽取
数据抽取是数据仓库构建的第一步，主要是从各个业务系统中抽取所需数据，数据抽取可以分为实时抽取和定时抽取两种方式。
2、数据转换
数据转换是对抽取的数据进行清洗、转换和整合的过程，主要包括数据清洗、数据转换、数据映射和数据加载等步骤。
3、数据存储
数据存储是将转换后的数据存储到数据仓库中，数据仓库通常采用关系型数据库、多维数据库或分布式数据库等技术。
4、数据查询
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数据查询是用户通过数据仓库进行数据分析和决策支持的关键环节，数据仓库提供了丰富的查询语言和工具，如SQL、MDX等，方便用户进行查询。
5、数据分析
数据分析是对数据仓库中的数据进行挖掘、预测和可视化等操作，以发现数据之间的内在联系和规律，数据分析可以帮助企业了解市场趋势、客户需求、竞争对手等信息，为决策提供支持。
6、数据可视化
数据可视化是将数据以图形、图表等形式展示出来，使得用户可以直观地了解数据背后的信息，数据可视化可以帮助用户更好地理解数据，提高数据分析和决策的效率。
数据仓库作为一种重要的数据管理工具，在现代企业信息化建设中发挥着重要作用，了解数据仓库的正确描述和核心功能，有助于企业更好地利用数据仓库进行数据分析和决策支持，提升企业竞争力。
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