数据仓库（Data Warehouse）是用于存储、管理和分析结构化数据的系统，主要服务于企业决策支持。以下是关键知识点：

1. 核心概念 📚

  • 数据集成：通过ETL（抽取、转换、加载）流程聚合多源数据
  • 主题导向：按业务主题划分数据，如销售、客户、产品
  • 历史性：保存随时间变化的数据，支持趋势分析
  • 非易失性：数据一旦写入即保持不变，便于审计

2. 架构组成 🧠

  • 数据源：关系型数据库、日志文件、API等
  • 数据存储：星型/雪花型模型，事实表与维度表
  • 数据访问层：OLAP工具（如Tableau）或BI平台
  • 元数据管理：描述数据结构、来源与业务含义

3. 应用场景 🚀

  • 业务报表：生成销售业绩、库存周转等统计结果
  • 数据分析：支持用户行为、市场趋势的深度挖掘
  • 数据挖掘：通过机器学习发现隐藏模式
  • 数据治理：统一数据标准与质量管控

4. 学习资源 🖥️

数据仓库_架构
ETL_流程