数据仓库

数据仓库是一个集成的、面向主题的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策。以下是数据仓库的几个核心概念：

集成性：

数据仓库将来自不同源的数据集成在一起，形成一个统一的数据视图，以支持跨部门或跨系统的分析。

面向主题：

数据仓库是围绕特定的业务主题组织的，如销售、客户、财务等，这些主题是分析和报告的基础。

随时间变化：

数据仓库存储历史数据，能够反映业务随时间的变化，支持趋势分析和历史比较。

非易失性：

数据仓库中的数据主要用于查询和分析，不涉及日常事务处理，因此数据一旦写入，通常不会被修改。

数据质量：

数据仓库强调数据的准确性、一致性和完整性，通过数据清洗和验证来提高数据质量。

元数据：

元数据是关于数据的数据，它描述了数据仓库中数据的来源、结构、质量和使用方式。

多维数据模型：

数据仓库通常采用星型模型或雪花模型等多维数据模型，以优化查询性能和支持复杂的分析。

数据粒度：

数据粒度指的是数据仓库中数据的详细程度，它可以是按天、按月、按季度等不同粒度级别。

数据抽取、转换和加载：

ETL是数据仓库中用于从源系统抽取数据、进行转换和清洗，然后加载到数据仓库的过程。

OLAP：

OLAP是一系列使分析人员能够快速、灵活地从多个角度查询数据的技术，支持复杂的分析和报告。

数据治理：

数据治理是确保数据仓库中数据的合规性、安全性和质量的管理框架。

可扩展性和灵活性：

数据仓库需要能够随着数据量的增长和业务需求的变化进行扩展和调整。