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它是一个集成的、主题导向的、时间变化的、非易失性的数据集合#xff0c;用于支持企业的决策制定过程。

数据仓库的设计目标是提供高性能的…数据仓库Data

Warehouse是一个用于存储和管理大量结构化数据的系统旨在支持企业的决策制定过程。

它是一个集成的、主题导向的、时间变化的、非易失性的数据集合用于支持企业的决策制定过程。

数据仓库的设计目标是提供高性能的查询和分析使得用户可以从多个维度深入挖掘数据帮助企业更好地理解业务趋势、制定战略和做出决策。

数据仓库通常包含来自多个源系统的数据这些数据经过清洗、转换和加载ETL的过程然后存储在数据仓库中。

ETL

抽取Extract从各个数据源系统中提取数据。

数据源可以是企业内部的数据库、日志文件、外部数据供应商等。

在这个阶段可能需要处理不同的数据格式和结构。

转换Transform在抽取的数据基础上进行清洗、转换和整合以确保数据的一致性和质量。

这可能包括数据清洗、数据格式转换、数据合并等操作。

转换的目标是将数据转化为适合存储在数据仓库中的格式并确保数据的准确性。

加载Load将经过转换的数据加载到数据仓库中。

这可以是全量加载也可以是增量加载根据业务需求来定。

加载的过程需要考虑数据的完整性和一致性确保数据仓库中的数据是可信赖的。

在实际应用中ETL

过程通常是周期性执行的以保持数据仓库中的数据与源系统中的数据同步。

ETL工具如Informatica、Talend、Apache

提供一致、集成的数据视图方便用户进行跨部门和跨系统的分析。

提高数据查询和分析的性能支持复杂的查询和报表生成。

增强数据质量和一致性通过ETL过程对数据进行清洗和转换。

总的来说数据仓库及其ETL过程对于企业管理者来说是强大的工具能够帮助他们更好地理解业务、做出明智的决策。