data warehouse是什么意思，data warehouse的意思翻译、用法、同义词、例句

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例句

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数据仓库（Data Warehouse）是用于存储、整合和分析大规模结构化数据的系统，主要服务于企业的决策支持和商业智能（BI）。以下是其核心特点与功能解析：

1. 核心定义

• 集成性：整合来自不同业务系统（如CRM、ERP）的数据，消除数据孤岛，统一格式与标准。
• 主题导向：按业务主题（如销售、客户）组织数据，而非按操作流程，便于针对性分析。
• 时变性：记录历史数据变化，支持时间序列分析（如同比、环比）。
• 非易失性：数据一旦存入，通常不再修改，仅定期追加更新。

2. 与数据库的区别

• 目的：数据库（如MySQL）用于日常事务处理（OLTP），而数据仓库侧重分析（OLAP）。
• 数据结构：数据库为高度规范化表，减少冗余；数据仓库采用星型/雪花模型，优化查询效率。
• 读写频率：数据库频繁读写，数据仓库以读为主。

3. 典型架构

1. ETL流程

   • 抽取（Extract）：从多个源系统（数据库、日志文件等）获取数据。
   • 转换（Transform）：清洗、去重、标准化数据。
   • 加载（Load）：将处理后的数据导入仓库。

2. 存储层

   • 分层存储（原始层、整合层、应用层），支持不同粒度的分析。

3. 前端工具

   • 如Tableau、Power BI，供用户生成报表或可视化分析。

4. 应用场景

• 销售趋势预测：零售业分析历史销售数据，优化库存管理。
• 客户行为分析：电商平台通过用户购买记录推荐商品。
• 风险管理：金融机构识别异常交易模式。

5. 发展趋势

• 云数据仓库：如Snowflake、Amazon Redshift，提供弹性扩展和低成本存储。
• 与数据湖融合：数据湖存储原始非结构化数据，仓库处理结构化数据，两者互补。

若需进一步了解具体工具或实施案例，可参考行业白皮书或云服务商文档。

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数据仓库是一个用来存储和管理大规模、多维度、历史性数据的系统。它被广泛应用于企业级数据分析、业务智能和决策支持等领域。下面将对单词"data warehouse"进行详细解释：

例句

• Our company has a data warehouse that stores all of our sales data from the past 10 years.（我们公司有一个数据仓库，存储了过去十年的所有销售数据。）
• The data warehouse allows us to quickly analyze trends and make informed decisions.（数据仓库让我们能够快速分析趋势并做出明智的决策。）

用法

数据仓库是一种集成、主题导向、时间导向、非易失性的数据集合，旨在支持企业的决策制定和业务分析。与传统的数据库系统不同，数据仓库通常设计用于历史数据的存储和分析，它可以集成来自多个数据源的数据，并提供一致、可靠、易于查询的数据视图。

解释

数据仓库的主要目标是为企业提供一种快速、可靠、准确的数据分析和决策支持平台。它通过采用多维度的数据模型，可以支持灵活的数据分析和查询，例如基于时间、地理位置、产品、客户等多个维度的分析。同时，数据仓库还提供了一系列的ETL（抽取、转换和加载）工具，用于将数据从不同的数据源中抽取、清洗、转换和加载到数据仓库中。

近义词

• Business Intelligence（商业智能）：商业智能是一种基于数据仓库和数据分析技术的业务决策支持系统，旨在帮助企业更好地了解自身业务，预测未来趋势，并制定相应的决策。
• Data Mart（数据集市）：数据集市是一种专门针对特定业务领域建立的小型数据仓库，通常包含一部分数据仓库的数据，并提供一些特定的业务分析功能。

反义词

• OLTP（联机事务处理）：联机事务处理是一种基于传统数据库系统的在线事务处理系统，主要用于企业的日常操作和交易处理。与数据仓库不同，OLTP主要关注数据的事务处理和实时性，而不是数据的分析和查询。

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