数据仓库的概念和体系结构概述

数据仓库的介绍（数据仓库和数据库的区别）数据仓库的介绍⼀、数据仓库的基本概念数据仓库，英⽂名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。

数据仓库顾名思义，是⼀个很⼤的数据存储集合，出于企业的分析性报告和决策⽀持⽬的⽽创建，对多样的业务数据进⾏筛选与整合。

它为企业提供⼀定的BI（商业智能）能⼒，指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

数据仓库的输⼊⽅是各种各样的数据源，最终的输出⽤于企业的数据分析、数据挖掘、数据报表等⽅向。

⼆、数据仓库的主要特征数据仓库是⾯向主题的（Subject-Oriented ）、集成的（Integrated）、稳定的（Non-Volatile）和时变的（Time-Variant ）数据集合，⽤以⽀持管理决策。

1.主题性不同于传统数据库对应于某⼀个或多个项⽬，数据仓库根据使⽤者实际需求，将不同数据源的数据在⼀个较⾼的抽象层次上做整合，所有数据都围绕某⼀主题来组织。

这⾥的主题怎么来理解呢？⽐如对于城市，“天⽓湿度分析”就是⼀个主题，对于淘宝，“⽤户点击⾏为分析”就是⼀个主题。

2.集成性数据仓库中存储的数据是来源于多个数据源的集成，原始数据来⾃不同的数据源，存储⽅式各不相同。

要整合成为最终的数据集合，需要从数据源经过⼀系列抽取、清洗、转换的过程。

3.稳定性数据仓库中保存的数据是⼀系列历史快照，不允许被修改。

⽤户只能通过分析⼯具进⾏查询和分析。

这⾥说明⼀点，数据仓库基本上是不许允许⽤户进⾏修改，删除操作的。

⼤多数的场景是⽤来查询分析数据。

4.时变性数据仓库会定期接收新的集成数据，反应出最新的数据变化。

这和稳定特点并不⽭盾。

三、数据仓库与数据库区别1、数据库数据库是⾯向交易的处理系统，它是针对具体业务在数据库联机的⽇常操作，通常对记录进⾏查询、修改。

⽤户较为关⼼操作的响应时间、数据的安全性、完整性和并发⽀持的⽤户数等问题。

传统的数据库系统作为数据管理的主要⼿段，主要⽤于操作型处理，也被称为联机事务处理 OLTP（On-Line Transaction Processing）。

数据仓库体系结构数据仓库是一个用于集成、管理和分析大量数据的系统。

在数据仓库中，数据从不同的源系统中提取、转换和加载，然后存储在一个统一的、可供分析的数据存储中。

为了实现这一目标，数据仓库需要一个合理的体系结构来支持数据的整合、存储和查询等功能。

数据仓库体系结构由以下几个主要组成部分组成：1. 数据源：数据源是数据仓库的基础，它可以是内部系统的数据库、外部数据提供商的数据文件、Web上的数据源等。

数据源可以包括结构化数据（如关系型数据库中的表）和非结构化数据（如文本文件、图像文件等）。

2. 数据提取：数据提取是将数据从源系统中抽取出来并转换为数据仓库可以使用的格式的过程。

数据提取可以通过批处理、定时任务或实时流式传输等方式进行。

3. 数据转换：数据转换是将提取的数据进行清洗、集成和转换的过程。

在这个阶段，数据被清理、去重、标准化和转换为统一的格式和结构，以便在数据仓库中进行分析。

4. 数据加载：数据加载是将转换后的数据加载到数据仓库中的过程。

数据加载可以分为全量加载和增量加载两种方式，全量加载是将所有数据加载到数据仓库中，而增量加载是只加载发生变化的数据。

5. 数据存储：数据存储是数据仓库中数据的物理存储方式。

常用的数据存储方式包括关系型数据库、多维数据库和列式数据库等。

数据存储的选择应根据数据的特点、查询需求和性能要求等因素进行。

6. 元数据管理：元数据是描述数据仓库中数据的数据，它包括数据的结构、定义、来源、质量等信息。

元数据管理是对元数据进行收集、存储、管理和查询的过程，它是数据仓库管理的重要组成部分。

7. 数据访问：数据访问是用户通过查询、报表和分析等方式对数据仓库中的数据进行访问和分析的过程。

数据仓库可以提供多种数据访问方式，包括在线分析处理（OLAP）、数据挖掘和数据可视化等。

8. 安全性和权限管理：安全性和权限管理是保护数据仓库中数据安全和控制用户访问权限的过程。

数据仓库应具备完善的安全措施，包括身份认证、权限控制、数据加密和审计等功能。

数据仓库知识点总结一、数据仓库概念数据仓库是一个用来集成、清洗、存储和管理企业数据的系统，以支持企业决策制定、分析和商业智能服务。

它是一个面向主题的、集成的、时间性的、非易失的数据集合，用于支持企业决策。

数据仓库是企业数据管理的重要组成部分，它与操作型数据处理系统相辅相成。

数据仓库以不同的视角和角度组织数据，帮助企业管理者对企业整体情况进行全面分析和评估。

二、数据仓库的特点1. 面向主题：数据仓库与传统数据库相比，更加侧重对业务应用的支持，主要面向业务应用的主题而不是基本事务数据，以方便企业管理者进行更好的分析和决策。

2. 集成性：数据仓库集成了来自不同数据源的数据，将数据统一管理，并且进行了数据清洗和转换，确保数据的一致性和准确性。

3. 时态性：数据仓库中的数据具有时间性，可以保存历史数据，能够支持分析历史数据的趋势和变化。

4. 非易失性：数据仓库中的数据不会丢失，可以持久保存，并且根据需要定期备份，确保数据的安全和可靠。

5. 大数据量和复杂性：数据仓库通常包含大量的数据，并且数据之间的关系复杂，需要采用专门的数据模型和处理方法来管理和分析。

6. 以支持决策为目标：数据仓库的目标是为企业管理者提供数据支持，帮助他们更好地了解企业的经营状况和趋势，以支持企业决策。

三、数据仓库架构数据仓库架构包括了多个重要组成部分，主要包括数据提取、数据清洗、数据转换、数据加载、元数据管理和数据查询分析等。

1. 数据提取：数据提取是指从各个数据源中将需要的数据提取出来，数据源可以包括企业内部的数据库、文件系统、应用系统等，也可以包括外部数据源，如公共数据等。

2. 数据清洗：数据清洗是指对提取的数据进行清洗和规范，包括去重、校验、纠错、转换等处理，以确保数据的准确性和一致性。

3. 数据转换：数据转换是指对清洗后的数据进行格式转换、相关联和整合，以便于数据仓库的统一管理和分析。

4. 数据加载：数据加载是将转换后的数据载入数据仓库中，通常包括全量加载和增量加载两种方式，以确保数据的及时性和准确性。

数据仓库的设计与构建研究随着互联网技术的发展，数据量的快速积累和每天不断增长的数据趋势，数据管理变成了日益复杂的任务。

数据仓库便应运而生，成为了企业管理和数据分析的必然选择。

在企业的决策和战略制定中，数据仓库所扮演的角色越来越重要，也越来越值得重视。

一、数据仓库的概念数据仓库是指将企业各种分散的数据源汇集起来，进行预处理、汇总、加工、再分析处理等操作后进行存储的一个系统。

其目的是为了利用大数据环境下的企业数据，将其变成决策支持的信息，从而为企业决策提供可靠的数据支撑。

数据仓库结构主要包含以下几个重要组成部分：1. 数据源数据源是数据仓库的来源，包括操作性数据库、文件系统、网络、接口等等。

通过提取不同来源的数据，并将其汇总到仓库中进行统一存储、管理和维护，实现数据的集成化管理。

2. 数据加工处理数据加工处理是数据仓库中最为复杂的一部分，包括数据清洗、数据挖掘、数据转换、数据整合等等。

这一过程要求数据仓库管理员具有一定的数据处理能力，并且需要考虑多种因素的影响，例如数据量、类型、格式、质量等等。

3. 元数据元数据是指描述数据仓库的数据，包括数据类型、数据来源、数据转换规则、质量检验规则等等。

元数据的作用是对数据进行管理、维护、分发和使用，为数据共享和商业决策提供支持。

4. 多维分析多维分析是指对数据仓库中的数据进行分析、整理和处理，以便更好地展现数据的特征和规律。

多维分析可通过OLAP（联机分析处理）的方式对数据进行分析，再根据分析结果制定企业针对性的业务决策。

二、数据仓库的设计思路数据仓库的设计与构建需要全面考虑企业的业务需求和数据特点，通过规范化、标准化的方式来进行设计，使其能够满足企业需求，并为企业的决策提供支持。

1. 初步分析通过初步分析了解企业的业务场景和数据来源，以及研究需求和决策支持信息的种类、格式等，以便进一步确定数据仓库的设计。

2. 数据建模数据建模是数据仓库的核心，它需要根据不同的业务需求和对数据的认识，对数据进行分类、构建数据模型，以便完成数据转化的目标。

数据仓库的概念和体系结构概述数据仓库是指将企业各个部门和业务系统产生的大量数据进行整合、清洗、集成和存储，以满足企业决策分析和业务需求的信息系统。

数据仓库的设计和建设需要考虑到数据的整合、一致性、稳定性、易用性和安全性等方面的需求。

它是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、可供企业管理者和决策者使用的数据集合。

1.数据源层：数据仓库的数据源可以来自企业内部的各个部门和业务系统，也可以来自外部的合作伙伴和第三方数据提供商。

数据源的选择和集成是数据仓库建设的关键环节，需要确定数据的提取方式、频率、粒度和格式等。

2.数据提取层：数据提取层负责从各个数据源中提取数据，并进行初步的清洗和转换。

数据提取可以通过批量处理、定时任务或实时流数据处理等方式进行。

在数据提取过程中，需要解决数据一致性、完整性和准确性等问题。

3. 数据集成层：数据集成层是将从各个数据源提取的数据进行整合和合并的地方。

这里的数据整合包括数据清洗、数据转换和数据聚合等操作。

数据集成层可以使用ETL（Extract、Transform、Load）工具进行数据的清洗和转换。

在数据集成层，还需要对数据进行一致性校验和冲突解决。

4.数据存储层：数据存储层是数据仓库最核心的组成部分，它负责存储整合后的数据。

数据存储层可以采用关系数据库、数据仓库等不同的技术来进行存储。

在设计数据存储层时，需要考虑到数据的存储结构、索引方式、数据分区和冗余备份等问题。

6. 数据访问层：数据访问层是用户直接访问数据仓库的接口，它提供了用户对数据仓库的查询、分析和报表生成等功能。

数据访问层可以使用OLAP（Online Analytical Processing）工具、报表工具、数据挖掘工具和BI（Business Intelligence）平台等进行实现。

7.数据安全层：数据安全是数据仓库设计和建设过程中必须要考虑的问题之一、数据安全层负责保护数据仓库中的数据不受未经授权的访问、修改和破坏。

数据仓库与ETL1.引言在当今信息时代，企业面临着大量的数据，这些数据需要有效地收集、存储和分析。

数据仓库是一种解决这一问题的常用方法，它能够集成多个数据源，提供高效的数据管理与分析能力。

本文将重点介绍数据仓库的概念、作用以及ETL（抽取、转换和加载）过程。

2.数据仓库的概念与作用数据仓库可以被看作是一个集成的、面向主题的、非易失的数据集合，它用于支持管理决策和业务分析。

数据仓库主要通过抽取、清洗、转换和加载数据，构建一个结构化、一致性和易于查询的数据存储，为企业提供决策支持和业务洞察。

3.数据仓库的架构数据仓库的架构分为三层：数据源层、数据集成层和数据存储层。

数据源层包括各类数据源，如关系数据库、文件、传感器等；数据集成层通过ETL过程，将数据从数据源层抽取到数据仓库中；数据存储层包括数据仓库和数据集市，为用户提供数据查询和分析的能力。

4.ETL过程ETL是构建数据仓库的核心过程，包括抽取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）三个步骤。

抽取阶段将数据从不同数据源中提取出来；转换阶段对数据进行清洗、整合和变换；加载阶段将转换后的数据加载到数据仓库中。

ETL过程非常重要，它确保了数据仓库中的数据质量和一致性。

5.数据仓库的优势数据仓库具有以下几个优势：（1）集成性：数据仓库可以集成不同数据源中的数据，实现数据的统一管理和查询分析。

（2）高性能：数据仓库采用了优化的数据存储和查询机制，能够提供高性能的数据访问能力。

（3）决策支持：数据仓库为企业提供了全面、准确的数据，支持管理者做出正确的决策。

（4）灵活性：数据仓库的数据模型和查询方式可以根据业务需求进行灵活调整，满足不同用户的需求。

6.数据仓库的应用数据仓库广泛应用于企业的各个领域，包括市场营销、客户关系管理、风险管理、供应链管理等。

通过数据仓库，企业可以进行数据挖掘、预测分析、业务报表等多种分析应用，提升业务效率和竞争力。

数据仓库概要设计数据仓库（Data Warehouse）是指把企业分散在不同数据库中的数据统一整合到一个数据库中进行存储和管理，并对这些数据进行分析和管理的一种数据库应用系统。

数据仓库的建设是企业信息化建设的重要组成部分，是企业对内部外部信息资源进行整合、挖掘和利用最有效的平台之一。

因此，进行数据仓库的概要设计是非常重要的一步。

1.数据仓库概述数据仓库，是一个能够存储大量历史数据的集合体，使得企业能够快速地进行数据分析、查询和决策。

数据仓库通常包括存储、管理和查询技术。

数据仓库的设计是基于自底向上的过程，通过收集各种应用中的数据来建立。

数据仓库的需求分析是设计的第一个步骤，通过需求分析可以把握到数据的来源、数据的主要特征、数据的处理方法、数据的处理效果等。

2.数据仓库的工作过程a.数据的收集数据收集的目的是获取各个分散在企业内部外部的数据源，并把这些数据源整合成数据集。

数据收集包括了跟踪源数据、数据的标准化、数据的清洗、数据的转换等。

b.数据的整合数据整合意味着将不同的数据源集成到一起，通常是通过ETL工具来实现。

ETL（Extract, Transform, Load）工具的主要功能是提取、转换和加载。

c.数据的存储数据仓库的存储方式一般有两种：关系型数据库和非关系型数据库。

d.数据的查询与分析数据仓库的用户可以通过BI工具（Business Intelligence）来进行数据的查询、分析和报表生成。

3.数据仓库的概要设计步骤a.数据仓库设计的第一步是需求分析，需求分析的目的是明确数据仓库的目标、范围和需求。

需求分析应该包括数据仓库的使用者、数据仓库所需数据的类型、数据的来源、数据的质量要求等。

b.数据仓库的概念设计是在需求分析的基础上，开始进行数据仓库的抽象模型的设计。

概念设计包括了数据仓库的模型设计、元数据的设计等。

c.数据仓库的逻辑设计是在概念设计的基础上，开始进行数据仓库的逻辑结构的设计。

数据仓库的名词解释数据仓库的名词解释数据仓库（Data Warehouse）是指一个用于存储、整合和管理企业各个部门产生的大规模数据的集中式数据库系统。

它主要用于支持企业决策制定、战略规划以及业务分析。

数据仓库的设计和构建需要考虑数据的采集、转换、加载以及存储等多个方面，以确保数据的准确性和可用性。

一、数据仓库的基本概念数据仓库是一个面向主题的、集成的、时间一致的、非易失的数据集合，用于支持企业决策制定和业务分析。

它将来自不同数据源的数据进行抽取、转换和加载，形成一个统一的、易于查询和分析的数据源。

数据仓库的特点：1. 面向主题：数据仓库以主题为中心，将数据按照主题进行组织和存储，以满足不同部门和用户的信息需求。

2. 集成：数据仓库将来自不同数据源的数据进行整合，消除了数据冗余和不一致性。

3. 时间一致性：数据仓库中的数据是按照一致的时间标准进行存储和管理的，以支持历史数据分析和趋势预测。

4. 非易失性：数据仓库中的数据一旦存储，不会轻易被删除或修改，以确保数据的可追溯性和可靠性。

二、数据仓库的架构和组成部分数据仓库的架构通常包括数据采集、数据转换、数据加载、数据存储和数据查询等几个关键组成部分。

1. 数据采集：数据仓库的数据采集涉及到从各个数据源中提取和抽取数据的过程。

这些数据源可以是企业内部的关系型数据库、操作型数据源，也可以是外部的数据源，如Web数据、日志数据等。

数据采集可以通过ETL（Extract、Transform、Load）工具进行，在此过程中可以对数据进行清洗、转换和加工。

2. 数据转换：数据采集后，需要进行数据转换的操作，将采集到的数据进行整合和规范化。

这包括数据清洗、数据集成、数据变换等一系列处理，以确保数据的一致性和质量。

3. 数据加载：数据加载是将经过转换的数据加载到数据仓库中的过程。

数据加载可以是全量加载，也可以是增量加载。

在加载过程中，还可以对数据进行校验和验证，以确保数据的准确性和完整性。

一、数据仓库的概念及使用情况介绍1996年, Inmon 在他的专著《Building the Data Warehouse》中, 对数据仓库做了如下定义,即“面向主题的、完整的、非易失的、不同时间的、用于支持决策的数据集合”。

这和传统的OLTP系统有很大的区别,它属在线分析(OLAP)系统的范畴。

面向主题的,指的是它将依据一定的主题,比如经销商、产品、定单等汇总各个OLTP系统的数据。

完整的, 指的是要求对各个系统数据表示进行转换,用统一编码表示,比如,A系统用001表示退货, 而B系统用999表示退货,在数据仓库中必须统一成一个编码。

非易失的, 指的是系统用户只读数据,不得修改数据。

数据仓库完整地记录了各个历史时期的数据,而OLTP系统不会保留全部的历史记录。

OLTP系统也难以支持决策查询,例如从几千万笔记录中获取不同区域的汇总报表。

完整的数据仓库应包括：1.数据源->2.ETL ->3.数据仓库存储->4.OLAP ->5.BI工具现实中可以实现的方案有：1.数据源-> BI工具2.数据源-> OLAP -> BI工具3.数据源-> 数据仓库存储-> BI工具4.数据源-> 数据仓库存储-> OLAP -> BI工具5.数据源-> ETL -> 数据仓库存储-> OLAP -> BI工具可见其中必需的是数据源和前端，其他的部分都可根据具体情况决定取舍。

建立数据仓库的步骤：1) 收集和分析业务需求2) 建立数据模型和数据仓库的物理设计3) 定义数据源4) 选择数据仓库技术和平台5) 从操作型数据库中抽取、净化、和转换数据到数据仓库6) 选择访问和报表工具7) 选择数据库连接软件8) 选择数据分析和数据展示软件9) 更新数据仓库数据仓库设计的主要步骤如下:1. 系统主题的确定这要求系统设计人员多与业务人员沟通, 详细了解业务需求、报表需求,再归纳成数据仓库的主题。

目录什么是数据仓库 (1)数据库和数据仓库的不同 (3)数据仓库及其体系结构建设 (4)什么是数据仓库当你听到数据仓库（data warehousing）这个词的时候会想到什么呢？也许是一个满是货架的房间，而货架上按一定次序放满了各种信息等待用户提取。

如果你是这么想的，那么恭喜你已经向数据仓库迈进了一步。

在传统的仓库中，货物通过一定的规则来摆放，以便于管理者快速检索和确认货品种类，并最终以最快速度提交给提货人员。

而数据仓库的模式与之类似。

现在，你也许又会问：那到底数据仓库和传统仓库相比有什么不同呢？答案是它们非常类似，但在定义上有所不同。

在一个典型的企业中，由于部门的分别，不同的数据总是存储在不同的数据库中。

比如市场部、销售部、财务部或者是技术部，每个部门都有自己单独的一套数据库，他们之间在物理上是完全分离的，可是在逻辑上也许有着这样那样的关联。

如果有一个业务问题需要利用其中多个数据库中的数据才能作出结论，那么这个工作就变得很麻烦了。

它需要有人熟悉每个部门的数据库结构，并在数据库管理员的协助下进行相关数据的采集和分析。

一般来说，公司的普通员工是无法完成这个工作的。

定义数据仓库可以将上面所提的各种数据整合在一个中央存储库中，为了便于分析，它还会重新整理和排列数据，这意味着新的数据库比传统的分散应用数据库更复杂。

一般来说，控制程序会在非忙碌时间将数据批量转换到中央存储库，不过这个工作也可以实时进行。

当数据被导入数据仓库后，借助一些数据库连接和操作工具，比如联机分析处理（OLAP）工具，管理者或者其他用户就可以轻松的操作数据库并得到所需的商务数据。

让我们再想象一下，在传统的仓库中，铲车在货架间穿梭，不断的将一箱箱货物放到相应的货架上。

在这个过程中，铲车驾驶员清楚的知道货品该放在什么地方，并且可以选择最快的途径将铲车驶到相应位置。

而在数据仓库中，OLAP工具扮演的就是铲车和驾驶员的双重角色，它可以让用户通过简单的操作在数据库中对所需数据进行快速检索。

数据仓库的基本架构数据仓库是一个用于存储和管理大量结构化和非结构化的数据的系统。

它旨在支持企业决策制定过程，提供准确、一致且易于访问的数据。

数据仓库的基本架构包括以下几个主要组件：数据源、数据抽取、数据转换、数据加载、数据存储和数据访问。

1. 数据源数据源是指数据仓库所需的原始数据的来源。

数据源可以是企业内部的各种业务系统，如销售系统、财务系统、人力资源系统等，也可以是外部数据源，如市场调研数据、社交媒体数据等。

数据源可以是关系型数据库、文件、API接口等形式。

2. 数据抽取数据抽取是指从数据源中提取数据并将其导入到数据仓库的过程。

数据抽取可以通过各种方式进行，如全量抽取、增量抽取、定时抽取等。

在数据抽取过程中，需要考虑数据的完整性、一致性和准确性。

3. 数据转换数据转换是指将从数据源中提取的数据进行清洗、整合和转换的过程。

在数据转换过程中，可以对数据进行去重、过滤、格式化、计算等操作，以确保数据的质量和一致性。

数据转换可以使用ETL（抽取、转换和加载）工具来实现。

4. 数据加载数据加载是指将经过转换的数据加载到数据仓库中的过程。

数据加载可以采用批量加载或者实时加载的方式进行。

批量加载是指将数据按批次导入到数据仓库中，适合于数据量较大的情况；实时加载是指将数据实时地导入到数据仓库中，适合于需要及时分析的场景。

5. 数据存储数据存储是指数据仓库中数据的物理存储方式。

数据存储可以采用关系型数据库、列式数据库、分布式文件系统等形式。

关系型数据库适合存储结构化数据，列式数据库适合存储大规模数据，分布式文件系统适合存储非结构化数据。

6. 数据访问数据访问是指用户通过查询和分析工具来访问数据仓库中的数据。

数据访问可以通过SQL查询、OLAP（联机分析处理）、数据挖掘等方式进行。

数据访问工具可以提供丰富的数据可视化和分析功能，匡助用户更好地理解和利用数据。

总结：数据仓库的基本架构包括数据源、数据抽取、数据转换、数据加载、数据存储和数据访问六个主要组件。

数据仓库：介绍数据仓库的基本概念、特点和设计引言在当今信息时代，数据的重要性不言而喻。

随着企业和组织的迅速发展，数据量的不断增长，有效地管理和分析数据变得至关重要。

为此，数据仓库作为一种集成和存储大量数据的解决方案被广泛应用。

本文将介绍数据仓库的基本概念、特点和设计，帮助读者更好地了解和应用数据仓库。

第一部分：基本概念H1: 什么是数据仓库？数据仓库可以被理解为一种集成和存储多源、多结构、大容量数据的系统。

它是一个专门用于支持决策分析和业务智能的数据平台。

数据仓库通过把分散的数据整合到一个统一的存储中，提供了一个一致、准确、可靠的数据来源，以便进行各种分析和报告。

H2: 数据仓库的功能数据仓库的主要功能是数据整合、数据存储和数据分析。

数据整合包括从不同的数据源中提取数据，并进行清洗、转换和集成，以保证数据的一致性和准确性。

数据存储是指将整合的数据持久化到数据仓库中，提供高性能的数据访问和查询。

数据分析是数据仓库的核心功能，它可以通过各种分析工具和技术，帮助用户深入挖掘数据，探索数据之间的关联和模式，发现潜在的业务机会和问题。

H3: 数据仓库的架构数据仓库的架构包括数据源层、数据集成层、数据存储层和数据使用层。

数据源层是指各种数据源，如关系数据库、文件、日志等。

数据集成层是负责将数据源中的数据提取、清洗和转换，以满足数据仓库的需求。

数据存储层是指存储整合后的数据的位置，通常采用关系数据库。

数据使用层包括数据访问接口和报表工具，用于用户对数据进行分析和报告。

第二部分：特点和优势H1: 数据仓库的特点数据仓库具有以下几个特点：1.面向主题：数据仓库根据业务需求，将数据组织成主题，提供便于分析的数据模型。

2.集成性：数据仓库整合了不同来源的数据，消除了数据冗余和不一致性。

3.非易失性：数据仓库中的数据一般是只读的，不会因为操作或事务而发生变化。

4.完整性：数据仓库保持历史数据的完整性，记录了过去的业务活动和状态变化。

什么是数据仓库数据仓库的组成数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。

它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。

那么你对数据仓库了解多少呢?以下是由店铺整理关于什么是数据仓库的内容，希望大家喜欢!数据仓库的特点1、数据仓库是面向主题的;操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。

主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。

2、数据仓库是集成的，数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据，将所需数据从原来的数据中抽取出来，进行加工与集成，统一与综合之后才能进入数据仓库;数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。

数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。

数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到当前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。

3、数据仓库是不可更新的，数据仓库主要是为决策分析提供数据，所涉及的操作主要是数据的查询;4、数据仓库是随时间而变化的，传统的关系数据库系统比较适合处理格式化的数据，能够较好的满足商业商务处理的需求。

稳定的数据以只读格式保存，且不随时间改变。

5、汇总的。

操作性数据映射成决策可用的格式。

6、大容量。

时间序列数据集合通常都非常大。

7、非规范化的。

Dw数据可以是而且经常是冗余的。

8、元数据。

将描述数据的数据保存起来。

9、数据源。

数据来自内部的和外部的非集成操作系统。

数据仓库的基本概念随着信息化时代的到来，数据的积累和应用越来越广泛，数据仓库作为企业数据管理的重要手段，也受到了越来越多的关注。

数据仓库是一种面向主题、集成、稳定、随时可用的数据集合，为企业决策提供了可靠的数据支持。

本文将从数据仓库的基本概念、架构、设计和实现等方面进行探讨。

一、数据仓库的基本概念1.1 数据仓库的定义数据仓库是一个面向主题、集成、稳定、随时可用的数据集合，为企业决策提供可靠的数据支持。

它是一个面向决策支持的数据集成、管理和分析平台，主要用于支持企业的决策制定和业务分析。

1.2 数据仓库的特点（1）面向主题：数据仓库是针对某个主题的数据集合，这个主题可以是企业的销售、市场、客户、产品等。

数据仓库以主题为导向，提供了全面、一致的数据视图，帮助企业深入了解业务。

（2）集成：数据仓库是从多个数据源中集成数据而成，可以包括企业内部的各种数据系统，也可以包括外部的数据源。

数据仓库的集成性使得企业可以从不同的角度来看待业务，更好地进行分析。

（3）稳定：数据仓库提供了稳定的数据环境，数据的结构和内容都是经过精心设计和维护的。

这使得企业可以放心地使用数据仓库中的数据，而不必担心数据的质量和可靠性问题。

（4）随时可用：数据仓库提供了随时可用的数据访问服务，任何人都可以在任何时间、任何地点通过合适的工具来访问数据仓库中的数据。

这为企业的决策制定和业务分析提供了极大的便利。

1.3 数据仓库的目的数据仓库的主要目的是为企业的决策制定和业务分析提供可靠的数据支持。

通过数据仓库，企业可以深入了解业务，发现业务规律，预测业务趋势，从而更好地制定决策和调整业务战略。

二、数据仓库的架构2.1 数据仓库的架构模型数据仓库的架构模型主要包括三层，即数据源层、数据仓库层和数据应用层。

数据源层是指数据仓库所需要的各种数据源，包括企业内部的各种数据系统和外部的数据源；数据仓库层是指数据仓库的存储和管理层，包括数据仓库的数据模型、数据仓库的物理存储结构、数据抽取、转换和加载以及数据仓库的维护和管理；数据应用层是指数据仓库的应用层，包括数据仓库的查询、报表、分析、挖掘等应用。