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22 / 2024-06

數據倉庫可整合、清洗和轉換業(yè)務數據，提升數據質量和一致性，同時提供更優(yōu)的查詢和分析性能。數據倉庫不僅支持實時數據查詢，還能支持歷史數據和趨勢的分析，為企業(yè)提供全面的數據視圖和高效的數據分析能力。如若直接分析業(yè)務數據而不搭建數據倉庫，可能會出現以下問題：

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數據集市基于主題組織數據，而不是按照應用程序或業(yè)務部門的結構組織數據，這樣可以提高數據的理解和訪問效率。數據集市的主要目標是支持數據分析和生成報表，幫助用戶進行數據挖掘、統(tǒng)計分析和預測建模等操作，從而更好地了解業(yè)務趨勢和發(fā)展。

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數據湖是一個容納大量結構化和非結構化數據的存儲集合，無需事先定義模型和架構。它以原始形式存儲數據，支持多種數據類型和格式。數據湖通常用于存儲和批量處理數據，支持數據科學、機器學習和高級分析。

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傳統(tǒng)數倉是一種以企業(yè)內部數據為基礎的數據管理模式。它主要面向企業(yè)內部的業(yè)務系統(tǒng)和決策需求，通過ETL（抽取、轉換和加載）過程將各個業(yè)務系統(tǒng)的數據整合到一個中心化的數據倉庫中。傳統(tǒng)數倉的特點包括：

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決策支持：數據倉庫采用了ETL（提取，轉換，加載）過程，將來自不同數據源的數據進行集成和轉化，以獲得一致且全面的視圖，以幫助企業(yè)決策者更好地理解和分析數據。通過數據倉庫，決策者能夠獲取準確、實時的信息，從而做出基于數據的明智決策，并促進企業(yè)的發(fā)展和競爭力的提升。

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數據分層是數據倉庫設計中十分重要的一個環(huán)節(jié)，優(yōu)秀的分層設計能夠讓整個數據體系更易理解和使用。而目前網絡中大部分可以被檢索到相關文章只是簡單地提及數據分層的設計，或缺少明確而詳細的說明，或缺少可落地實施的方案，或缺少具體的示例說明。

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