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文本内容:
数据仓库结构体系数据仓库是一个用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统,旨在支持企业决策和分析什么是数据仓库中心化数据存储决策支持数据仓库是一个中心化的数据存储系统,用数据仓库提供决策支持功能,帮助企业从不于整合和存储来自多个来源的数据同维度分析和理解业务数据历史数据数据一致性数据仓库存储大量历史数据,支持时间序列数据仓库确保来自不同系统的数据一致性,分析和趋势预测提供准确和可靠的信息数据仓库的架构数据源流程数据存储查询与分析ETL从各种数据源收集通过抽取、转换和数据仓库使用多种通过在线分析处理数据,包括关系型加载()流程存储技术,如关系()工具进行ETL OLAP数据库、文件和外将数据从源系统导型数据库、列式数查询和分析,以提部数据入数据仓库据库或大数据平台供即席查询和报表数据仓库模型维度模型数据仓库模式事实表维度模型使用星型或雪花型结数据仓库模式将数据以多维模事实表包含用于分析和度量的构,以维度和事实表的形式存式组织,包括事实、维度和层数据,与维度表关联储数据次数据抽取()的流程和作用ETL数据抽取1从源系统抽取数据,可以是增量抽取或全量抽取数据清洗2清洗数据并进行质量检查,包括处理缺失值、重复值和异常值数据转换3将数据转换为适合数据仓库的格式,包括数据合并、格式转换和数据标准化数据仓库的存储结构维度表事实表12存储描述业务实体或事件的维度属性存储与维度表关联的度量或指标数据聚集表元数据34通过合并和预计算数据,提供更高性能的描述数据仓库中的数据定义和结构查询结果数据仓库查询语言()OLAP在线分析处理()工具提供了强大的查询和分析功能,支持多维数据分析和切片、切块、钻取操OLAP作数据仓库与商业智能的关系数据源分析和洞察决策支持数据仓库作为商业智能的数通过商业智能工具,将数据商业智能利用数据仓库中的据源,提供可信赖和一致的仓库中的数据转化为有用的数据,帮助决策者做出更准数据信息和洞察确、更有效的决策数据仓库的应用场景和案例销售分析供应链管理通过数据仓库的分析功能,分析销售趋势、利用数据仓库中的数据,优化供应链管理过客户行为和市场需求程,提高运营效率客户关系管理金融风险管理整合来自不同渠道的客户数据,提供度通过数据仓库的数据分析,提高金融机构对360全面的客户视图风险的评估和管理数据仓库的未来发展趋势数据仓库将继续发展和演进,包括更大规模存储、云计算、人工智能和自动化分析等。