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数据仓库名词解释是对数据仓库相关概念、术语、技术等进行定义和解释的过程，它有助于人们更好地理解数据仓库的原理、功能和应用，从而在实际工作中更好地运用数据仓库技术。
数据仓库名词解释举例说明
1、数据仓库（Data Warehouse）
数据仓库是一个集成的、面向主题的、非易失的、用于支持管理决策的数据集合，它通过从多个数据源抽取、清洗、转换和加载（ETL）数据，形成统一的数据模型，为决策者提供有价值的信息。
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某公司建立了数据仓库，将销售、库存、客户、财务等各个部门的数据进行整合，形成统一的数据模型，决策者可以通过数据仓库查询历史销售数据、分析客户需求，从而制定出更有针对性的营销策略。
2、集成（Integration）
集成是指将来自不同数据源的数据进行整合，形成统一的数据模型，数据仓库的集成主要包括数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载等过程。
某电商平台的数据仓库将订单数据、商品数据、用户数据等从多个数据库中抽取，经过清洗、转换和加载，形成统一的数据模型，便于数据分析。
3、面向主题（Subject-Oriented）
数据仓库面向主题，意味着数据仓库中的数据是按照业务主题进行组织、存储和管理的，主题是业务领域中具有相对独立性的概念，如销售、库存、客户等。
某银行数据仓库按照业务主题分为：客户信息、交易信息、账户信息等，便于银行分析客户行为、交易风险等。
4、非易失的（Non-Volatile）
数据仓库中的数据一旦加载，就不再进行修改，保证了数据的稳定性和可靠性，这使得决策者可以依据数据仓库中的数据做出准确、可靠的决策。
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某公司数据仓库中的销售数据，一旦加载，就不会因为销售人员的误操作而改变，保证了数据的准确性。
5、支持管理决策（Supports Management Decision Making）
数据仓库为决策者提供有价值的信息，帮助他们进行数据分析和决策，通过数据仓库，决策者可以了解业务状况、预测市场趋势、优化资源配置等。
某企业通过数据仓库分析销售数据，发现某一产品在特定区域销量较好，从而调整销售策略，提高市场占有率。
6、数据抽取（Data Extraction）
数据抽取是指从源数据中提取所需数据的过程，数据抽取是数据仓库ETL过程中的第一步。
某电商数据仓库从订单数据库中抽取订单信息，包括订单号、商品名称、价格、数量等。
7、数据清洗（Data Cleansing）
数据清洗是指对抽取的数据进行整理、修正、填充和删除等操作，提高数据质量的过程。
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某电商平台数据仓库在数据清洗过程中，对缺失的订单信息进行填充，对异常订单数据进行修正。
8、数据转换（Data Transformation）
数据转换是指将抽取和清洗后的数据按照数据仓库的要求进行格式转换、计算、合并等操作。
某企业数据仓库将销售数据按照地区进行分组，便于分析不同地区的销售情况。
9、数据加载（Data Loading）
数据加载是指将转换后的数据加载到数据仓库中的过程，数据加载是数据仓库ETL过程中的最后一步。
某电商平台数据仓库将清洗和转换后的订单数据加载到数据仓库中，为后续数据分析提供数据基础。
数据仓库名词解释是了解数据仓库技术的基础，通过对数据仓库相关概念、术语、技术的定义和解释，有助于我们更好地理解数据仓库的原理、功能和应用，在实际工作中，掌握数据仓库名词解释，有助于我们更好地运用数据仓库技术，为企业创造价值。
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