数据仓库概述是描述数据仓库在企业数据资产管理与决策支持中核心作用的重要篇章。它强调数据仓库作为核心引擎，整合、处理和分析企业内部及外部数据，为企业决策提供有力支持。简言之，数据仓库概述旨在阐述数据仓库在数据资产管理与决策支持中的关键地位。
本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，企业对数据的需求日益增长，数据仓库作为企业数据资产管理与决策支持的核心引擎，已经成为现代企业不可或缺的一部分，本文将从数据仓库的概念、功能、架构、关键技术等方面进行概述，以帮助读者全面了解数据仓库。
数据仓库的概念
数据仓库（Data Warehouse）是一个集成了企业各个业务系统的数据，以支持企业决策分析的大型数据库，它将分散在各个业务系统中的数据整合、清洗、转换，形成统一的数据视图，为企业的决策提供支持。
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数据仓库的功能
1、数据集成：将企业各个业务系统中的数据整合到一个统一的平台上，实现数据的共享和交换。
2、数据存储：存储大量历史数据，为企业的决策分析提供数据基础。
3、数据清洗：对原始数据进行清洗、转换和校验，确保数据的质量。
4、数据建模：建立数据模型，将业务逻辑和数据结构进行映射，为决策分析提供支持。
5、数据挖掘：通过对数据仓库中的数据进行挖掘，发现潜在的商业价值和规律。
6、报表与分析：生成各种报表，为企业决策提供数据支持。
数据仓库的架构
1、数据源层：包括企业各个业务系统的数据源，如ERP、CRM、SCM等。
2、数据集成层：对数据源层中的数据进行抽取、清洗、转换和加载，形成统一的数据视图。
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3、数据仓库层：存储经过集成和清洗的数据，为决策分析提供支持。
4、应用层：包括数据挖掘、报表与分析等应用，为企业决策提供支持。
数据仓库的关键技术
1、数据抽取技术：包括增量抽取、全量抽取、定时抽取等。
2、数据清洗技术：包括数据去重、缺失值处理、异常值处理等。
3、数据转换技术：包括数据类型转换、格式转换、逻辑转换等。
4、数据建模技术：包括星型模型、雪花模型、立方体模型等。
5、数据挖掘技术：包括关联规则挖掘、聚类分析、分类预测等。
6、数据可视化技术：包括图表、地图、仪表盘等。
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数据仓库的发展趋势
1、大数据时代：随着数据量的激增，数据仓库将向分布式、并行处理方向发展。
2、云计算技术：云计算技术将为数据仓库提供更高效、更灵活的计算和存储资源。
3、人工智能技术：人工智能技术将使数据仓库具备更智能的数据分析和挖掘能力。
4、安全与隐私保护：随着数据安全问题的日益突出，数据仓库将更加注重安全与隐私保护。
数据仓库作为企业数据资产管理与决策支持的核心引擎，对于提升企业竞争力具有重要意义，了解数据仓库的概念、功能、架构、关键技术以及发展趋势，有助于企业更好地利用数据仓库，实现数据驱动决策。
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