简述数据仓库架构 ？
参考回答
数据仓库的架构通常由三个主要层次组成：
- 数据源层：也叫数据采集层，主要负责从不同的数据源（如操作数据库、外部数据文件等）采集数据。这些数据经过抽取、清洗、转换等处理后，准备存入数据仓库。
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数据仓库层：数据仓库的核心，负责存储经过ETL（抽取、转换、加载）处理后的数据。数据仓库中数据通常是历史性的、总结性的，按主题进行组织和存储，常见的数据模型有星型模式、雪花型模式等。
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数据呈现层：也叫数据展示层，主要通过报表、仪表盘等方式展示数据仓库中的数据，支持决策分析和数据挖掘。这一层一般包括数据分析、OLAP（联机分析处理）工具和业务智能工具。
详细讲解与拓展
- 数据源层：
数据源层是数据仓库架构的第一层，负责从多种数据源提取数据。数据源可以是各种操作型数据库、外部系统（如CRM、ERP）或者日志文件等。数据源层的任务是从这些不同来源获取数据并进行初步处理。通常，通过ETL（Extract, Transform, Load）工具或数据集成平台来进行数据抽取。
- 抽取（Extract）：从不同的源系统中提取数据。
- 转换（Transform）：对数据进行清洗、规范化、格式化等转换，以便能与数据仓库的结构兼容。
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加载（Load）：将处理后的数据加载到数据仓库的目标表中。
例如，一家零售公司可能有多个数据源，包括商品销售记录、客户信息和库存管理系统。通过ETL工具，它将这些数据统一整合到数据仓库中，方便进一步分析。
- 数据仓库层：
数据仓库层是架构的核心部分，存储了历史数据并进行聚合处理。数据仓库的设计一般会遵循一定的模型，如星型模式和雪花型模式。星型模式由一个中央事实表和多个维度表组成，事实表存储度量数据（如销售额、数量），而维度表则存储关于度量的数据背景（如时间、地点、商品等）。雪花型模式则是对星型模式的规范化，维度表进一步拆分成多个子表。
- 事实表：包含业务过程中的度量信息，如销售金额、订单数量等。
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维度表：包含描述业务过程的背景信息，如时间、地点、客户等。
例如，零售公司的数据仓库可以包含一个销售事实表，记录每个销售交易的金额和数量，而与之关联的维度表可能包含“商品维度”“时间维度”和“地区维度”，这样便于从不同的角度对销售数据进行分析。
- 数据呈现层：
数据呈现层是用户交互的部分，它通过多种工具来展现数据仓库中的数据，帮助管理层和分析人员做出决策。这一层通常会集成商业智能工具、OLAP分析工具、数据可视化工具等，支持复杂的数据查询和分析。该层的数据往往是汇总后的，经过加工的，便于快速获取有价值的商业洞察。
- OLAP工具：允许用户进行多维数据分析，可以从不同的角度（例如时间、地区等）来查看数据。
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数据可视化：例如，通过图表和仪表盘展示数据，让管理者能够直观地了解业务表现。
例如，通过一个销售业绩的仪表盘，管理者可以实时查看每个地区、每个时间段的销售情况，从而做出更有效的策略调整。
总结
数据仓库架构通常由数据源层、数据仓库层和数据呈现层三部分组成。数据源层负责数据的提取和处理，数据仓库层负责存储和组织数据，数据呈现层负责将数据转化为易于理解的商业洞察。理解这些架构层次有助于把握数据仓库的设计和实际应用。