数据仓库是企业级数据管理的核心架构，用于整合多源数据并支持复杂分析。以下是关键要点：

📌 1. 什么是数据仓库？

数据仓库（Data Warehouse）是面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的数据集合，主要用于支持管理决策。

数据仓库结构

📚 2. 核心特点

  • 面向主题：围绕业务领域组织数据（如销售、客户）
  • 集成性：统一不同源系统的数据格式与口径
  • 历史数据：存储随时间推移的数据变化记录
  • 分析导向：优化查询性能，支持OLAP分析
OLAP分析

🔧 3. 架构组成

层级 功能
数据源层 ERP、CRM、日志等系统数据
数据存储层 面向主题的OLAP数据库
数据访问层 提供BI工具与报表接口
数据建模

🌐 扩展阅读

如需深入学习数据仓库设计，可参考：
数据仓库设计模式
大数据处理技术栈

📈 实际应用

数据仓库广泛应用于：

  • 销售趋势预测 📈
  • 客户行为分析 🧠
  • 运营决策支持 📊
  • 数据可视化搭建 🎨

📌 提示：结合数据湖概念理解数据仓库与数据湖的区别