数据仓库的技术架构
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数据源层
- 数据来源多样性：数据仓库的数据源非常广泛，包括企业内部的业务系统（如ERP系统、CRM系统、SCM系统等）、各种数据库（如关系型数据库、非关系型数据库）、文件系统（如日志文件、CSV文件、XML文件等），以及外部数据（如市场调研数据、社交媒体数据等）。这些数据源提供了构建数据仓库所需的原始数据。
- 数据抽取工具和接口：为了将数据从数据源提取到数据仓库，需要使用数据抽取工具。这些工具可以是ETL（抽取、转换、加载）工具中的抽取部分，如Informatica PowerCenter的抽取组件、Kettle（Pentaho Data Integration）的输入步骤等。它们通过数据库连接接口（如JDBC、ODBC）或文件读取接口与数据源进行交互，获取数据。
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数据抽取、转换和加载（ETL）层
- 数据抽取（E）：从不同的数据源中获取数据。这可能涉及到不同的抽取策略，例如，对于数据库可以通过SQL查询来提取数据，对于文件可以直接读取。抽取的频率也因数据的性质而异，有些数据可能需要实时抽取，而有些数据可以按天、周或月进行批量抽取。
- 数据转换（T）：对抽取的数据进行清洗、转换和集成操作。清洗操作包括去除噪声数据、处理缺失值（如填充默认值、根据其他数据进行估算等）、纠正错误数据。转换操作包括数据格式转换（如日期格式统一、字符编码转换）、数据类型转换（如将字符串类型的数字转换为数值类型）、数据标准化（如将不同单位的度量转换为统一单位）。集成操作则是将来自不同数据源的数据进行合并，例如通过关联键将多个表的数据合并在一起。
- 数据加载（L）：将经过转换的数据加载到数据仓库的存储层。加载方式可以是全量加载（一次性将所有数据加载进去）或增量加载（只加载新增或修改的数据）。在加载过程中，需要考虑数据的一致性和完整性，避免数据冲突。
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存储层
- 存储类型选择：数据仓库的存储可以采用多种方式，常见的有基于关系型数据库（如Oracle、SQL Server、MySQL等）的存储，其特点是数据结构清晰，支持复杂的SQL查询和事务处理；还有基于分布式文件系统（如Hadoop HDFS）的存储，适用于存储海量数据，尤其是非结构化和半结构化数据。另外，也有一些数据仓库采用混合存储方式，结合了两者的优点。
- 数据组织方式：在存储层，数据通常按照主题进行组织。例如，在一个销售主题的数据仓库中，可能包括销售事实表（记录销售交易的详细信息，如销售金额、销售数量、销售日期等）和多个维度表（如客户维度表、产品维度表、时间维度表等）。这种以事实表为中心，周围环绕维度表的组织方式称为星型模型；如果维度表还可以进一步细分，就形成了雪花模型。这些模型有助于提高查询性能，方便数据分析。
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数据访问层
- 查询和报表工具：为用户提供访问数据仓库数据的工具，用于生成报表和执行查询。传统的报表工具（如Crystal Reports、Microsoft Reporting Services等）可以帮助用户制作各种格式的报表，如财务报表、销售报表等。联机分析处理（OLAP）工具（如Microsoft Analysis Services、SAP BW等）支持用户对数据进行多维分析，如钻取（从汇总数据深入到详细数据）、切片（选择特定维度的数据）和切块（选择多个维度的部分数据）操作。
- 数据挖掘和分析工具：用于从数据仓库中挖掘有价值的信息和知识。这些工具包括统计分析软件（如SPSS、SAS）、机器学习工具（如Python的Scikit - learn、R语言的相关机器学习包）等。它们可以帮助用户进行数据分类、聚类、关联规则挖掘等操作，发现数据中的潜在规律。
- 应用程序接口（API）：提供API以便其他应用程序可以访问数据仓库中的数据。例如，企业内部的自定义应用程序可以通过API获取数据仓库中的数据，进行二次开发和集成，如在移动应用中展示销售数据或库存数据。
