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数据仓库概述
数据仓库（Data Warehouse）是一种用于支持企业决策制定的数据管理工具，通过整合来自多个数据源的数据，为用户提供一个统一、一致、准确的数据视图，数据仓库按照数据来源、数据存储和处理方式的不同，可以分为三层架构，分别为：数据源层、数据仓库层和数据应用层。
数据源层
数据源层是数据仓库的底层，负责收集、存储和管理来自各个业务系统的原始数据，数据源层通常包括以下几种类型：
1、操作型数据库（OLTP）：存储日常业务数据，如订单、库存、销售等信息，以支持日常业务处理。
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2、非结构化数据源：如文本、图片、音频、视频等，这些数据通常存储在文件系统或分布式存储系统中。
3、数据文件：包括各种结构化、半结构化和非结构化数据文件，如CSV、Excel、XML等。
4、第三方数据源：如气象数据、卫星数据、社交媒体数据等。
数据源层的主要任务是确保数据的完整性和一致性，为上层提供高质量的数据基础。
数据仓库层
数据仓库层是数据仓库的核心，负责对数据源层的数据进行整合、清洗、转换和存储，形成支持决策分析的数据模型，数据仓库层通常包括以下功能：
1、数据整合：将来自不同数据源的数据进行统一整合，消除数据孤岛，实现数据共享。
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2、数据清洗：对数据进行去重、纠错、格式化等处理，提高数据质量。
3、数据转换：将原始数据转换为适合分析的数据模型，如星型模型、雪花模型等。
4、数据存储：将处理后的数据存储在数据仓库中，便于后续的数据查询和分析。
数据仓库层的主要目标是构建一个统一、一致、准确的数据视图，为上层提供高质量的数据支持。
数据应用层
数据应用层是数据仓库的最高层，负责将数据仓库中的数据应用于实际的业务场景，为用户提供决策支持，数据应用层主要包括以下功能：
1、数据查询：提供各种查询工具，如OLAP工具、报表工具等，方便用户查询和分析数据。
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2、数据挖掘：利用数据挖掘技术，从数据中发现有价值的信息和规律。
3、数据可视化：将数据以图表、图形等形式展示，便于用户直观地理解数据。
4、数据驱动决策：将数据应用于业务决策，为企业提供有针对性的建议。
数据应用层的主要任务是将数据仓库中的数据转化为实际价值，为企业创造效益。
数据仓库的三层架构相互关联、相互支持，共同构成了一个高效的数据管理体系，数据源层为数据仓库提供数据基础，数据仓库层对数据进行整合和处理，数据应用层将数据转化为实际价值，只有构建好这三大层级，才能使数据仓库真正发挥其作用，为企业决策提供有力支持，在实际应用中，企业应根据自身业务需求，选择合适的数据仓库架构，实现数据价值的最大化。
标签： #数据仓库分为哪三层
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