数据仓库的源数据类型在数据仓库中，源数据类型是指用于构建数据仓库的原始数据的分类。
源数据类型的正确定义和分类对于数据仓库的设计和维护至关重要。
本文将详细介绍数据仓库中常见的源数据类型及其特点。
1. 结构化数据：结构化数据是指具有明确定义数据模式的数据，通常以表格形式存储在关系型数据库中。
这种类型的数据非常适适合于数据仓库，因为它们易于查询和分析。
结构化数据可以包括销售记录、客户信息、交易数据等。
例如，一个电子商务网站的定单数据库可以作为数据仓库的结构化数据源。
2. 半结构化数据：半结构化数据是指具有一定结构但不符合传统关系型数据库模式的数据。
这种类型的数据通常以XML、JSON或者其他标记语言的形式存储。
半结构化数据常见的例子包括日志文件、传感器数据、电子邮件等。
例如，一家互联网公司的服务器日志可以作为数据仓库的半结构化数据源。
3. 非结构化数据：非结构化数据是指没有明确定义数据模式的数据，通常以文本、图象、视频等形式存在。
这种类型的数据无法直接存储在传统的关系型数据库中，需要进行适当的处理和转换。
非结构化数据的例子包括社交媒体帖子、新闻文章、音频文件等。
例如，一个新闻机构的新闻报导可以作为数据仓库的非结构化数据源。
4. 外部数据：外部数据是指来自于组织外部的数据源，如供应商、合作火伴或者第三方数据提供商。
外部数据可以是结构化、半结构化或者非结构化的，需要与组织内部的数据进行整合和分析。
外部数据的例子包括市场调研报告、行业统计数据、社交媒体数据等。
例如，一家零售企业可以将市场调研报告作为数据仓库的外部数据源。
5. 内部数据：内部数据是指来自于组织内部的各个部门和系统的数据源。
这些数据可以是结构化、半结构化或者非结构化的，需要进行整合和清洗以适应数据仓库的需求。
内部数据的例子包括销售数据、财务数据、人力资源数据等。
例如，一家创造企业可以将销售系统、财务系统和人力资源系统的数据作为数据仓库的内部数据源。
