数据仓库风格
数据仓库风格被广泛应用于企业数据架构中，其设计模式注重数据的存储方案和数据抽取、转换、加工、质量控制等数据处理流程的设计。在数据仓库风格中，数据的集成是实现多种数据形式、各类数据来源、多种数据粒度和多种数据质量级别的一种有力手段。
一、数据仓库风格中的数据模型
面向主题建模是数据仓库风格的重要内容之一，也是数据仓库风格与传统应用程序设计的关键差异。数据仓库风格建模过程不是从数据建模开始，而是从业务主题开始。因此，主题建模分析是数据仓库风格的重要内容。在面向主题建模的过程中，需要明确数据模型、维度层级、事实表等，以便后面的数据存储，数据加工等一系列的操作能够在对数据的业务分析、洞察和决策上产生有力的帮助。
二、数据仓库风格中的数据存储
数据仓库风格中的数据存储与其他应用程序设计有着明显的区别之处。传统应用程序设计，其数据存储中通常采用的是关系型数据模型；而数据仓库风格则更多地采用面向主题的数据模型。数据仓库风格中，为了支撑数据集成和数据分析，通常需要使用多个维度表来对主题进行描述，使用一个事实表来对业务进行度量。整合多个维度表和事实表，需要一个天然码。天然码特点是:无重复、识别性强、可读性高，如年月日、顺序号、部门编号、客户编号等。天然码的特性可使得数据范围缩小、双方认证、协作构建多层次数据体系。
三、数据仓库风格中的数据抽取、转换和加载
在数据仓库风格中，数据的抽取、转换和加载是重要的数据处理流程。数据必须从不同的数据源提取，然后通过各种数据转换工具转换成一致的格式并合并到一个中央数据仓库中。然后，将数据加载到数据仓库中，以便进行数据挖掘和分析。最常使用的ETL（Extract-Transform-Load）过程，即抽取数据、进行装换，最后进行数据加载，数据从发源地到仓库的各个阶段分别完成其所处的位置，ETL过程确保了数据的一致性、规范性和适用性。
四、数据仓库风格中的数据质量控制
数据质量对于数据仓库风格的数据处理流程至关重要，因为数据的质量会直接影响到决策的准确性。在数据仓库风格中，从数据抽取到加载之前，需要进行多种质量控制。例如，对源数据进行验证、清除空值、检查缺失值、重复数据、或者对数据进行规范化处理、纠错、完整性检查、或者执行某些更高级的方法来检测数据质量问题。
综上，数据仓库风格的设计模式注重数据的存储方案和数据抽取、转换、加工、质量控制等数据处理流程的设计，从多个角度分析了数据模型、数据存储、数据抽取、转换和加载以及数据质量控制。在具体应用中，需要结合实际情况选择不同的方案进行处理，以提高数据的质量和准确性。
