数据仓库名词解释答案

随着数据时代的到来，数据资源逐渐成为企业竞争力的重要保障。而数据仓库作为企业中的重要数据资产管理平台，在企业的经营管理中扮演着至关重要的角色。本文将从多个角度解释和分析数据仓库相关名词，帮助读者更好地理解和运用数据仓库。

一、数据仓库概念

数据仓库（data warehouse）是指完成以主题为导向的数据整合、存储、管理、维护和使用为主要目的的数据处理系统，是一种按照主题、集成、历史和非易失等特征来设计、构建和管理的数据资源集中库。

二、数据仓库结构

1. 星型模型

星型模型（Star Schema）是数据仓库结构中最常用的模型形式。星型模式的基本结构由一个中心事实表、围绕其周围的维度表组成。事实表中存放着数字型数据，而维度表记录了用来描述这些数字的信息，如时间、地点和产品等等。

2. 雪花模型

雪花模型（Snowflake Schema）在星型模型的基础上增加了多级的维度，形成了一种“树形”结构。雪花模型的优点在于，可以更好的处理多级维度的层次分析，不过相应的查询效率会有所下降。

3. 星座模型

星座模型（Galaxy Schema），也称为联机分析处理数据模型（OLAP），是在星型模型和雪花模型的基础上进行的一种拓展。与其他模型不同，它将中心事实表与多个星型模型耦合在一起，形成了一种“星座”结构。

三、数据仓库架构

1. 三层架构

三层架构数据仓库（Three-tier Data Warehouse Architecture）将数据仓库划分为三个层次：数据采集和处理层、数据管理和整合层、数据分析和应用层。

2. 多层架构

多层架构数据仓库（Multi-tier Data Warehouse Architecture）将数据仓库划分为多个层次：原始数据源层、数据清洗和集成层、数据计算层、数据查询和分析层、数据展示和报告层。

四、数据仓库技术

1. 数据清洗和抽取技术

数据清洗和抽取技术（Data Cleansing and Extraction）主要针对数据源中存在的不规范、不一致、重复和错误等问题，通过数据清洗和抽取技术对数据进行筛选和过滤，确保数据的准确性和完整性。

2. 数据集成技术

数据集成技术（Data Integration）主要解决如何将来自不同源头的数据进行整合和合并的问题，实现数据共享和重用。常见的数据集成技术包括ETL（Extract、Transform、Load）技术和ELT（Extract、Load、Transform）技术。

3. 数据挖掘技术

数据挖掘技术（Data Mining）是指应用一系列计算机技术和统计学原理，从庞大数据集中发掘潜在的知识和信息的过程。常见的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则和预测等等。

五、数据仓库应用

数据仓库主要应用于企业的业务数据分析和决策支持系统。在财务、人力资源、市场营销、供应链等领域，数据仓库的应用可以大大提高数据的价值和效益。