数据仓库学习指南 📚

数据仓库是企业级数据分析的核心基础设施，主要用于整合多源数据并支持复杂查询。以下是关键知识点梳理：

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，用于支持管理决策。它区别于操作型数据库，更侧重历史数据分析。

数据仓库的核心特点 ✅

• 主题导向：围绕业务主题（如销售、客户）组织数据
• 集成性：统一不同源系统的数据格式与规则
• 时间序列：记录数据随时间的变化趋势
• 不可修改：数据一旦录入通常不会更改

典型应用场景 📈

| 场景 | 说明 | |------|------| | 商业智能 | 支持报表生成与数据可视化 | | 预测分析 | 基于历史数据构建预测模型 | | 数据湖整合 | 与大数据平台协同处理非结构化数据 |

学习资源推荐 🧭

想要深入了解数据仓库技术，可以参考以下内容：

• 数据仓库设计原理：深入解析ETL流程与星型模型
• OLAP与OLTP对比：理解分析型与事务型数据库的区别
• 数据仓库工具选型：比较主流的AWS Redshift与Snowflake

📌 提示：数据仓库建设需结合业务需求，建议从数据建模开始规划，逐步实现系统集成与性能优化。