企业数据仓库架构（企业数据仓库架构包括）

本篇目录：

1、数据仓库分层架构深度讲解2、超市数据仓库设计3、数据架构sgcim适用范围4、什么叫数据仓库?5、数据仓库有哪五层架构6、数据仓库的基本元素是什么表

数据仓库分层架构深度讲解

数据仓库的五层架构：ODS数据准备层；DWD数据明细层；DW(B/S)数据汇总层；DM数据集市层；ST数据应用层。数据仓库，英文名称为DataWarehouse，可简写为DW或DWH。

数据分层每个企业根据自己的业务需求可以分成不同的层次，但是最基础的分层思想，理论上 数据分为三个层 ， 数据运营层 、 数据仓库层 和 数据服务层 。

数据仓库层：DW（Data Warehouse）数据仓库层是我们在做数据仓库时要核心设计的一层，在这里，从 ODS 层中获得的数据按照主题建立各种数据模型。

超市数据仓库设计

超市数据仓库设计需要按照企业的需求和特点来制定。但是总体可以从下面几个维度考虑以确保数据仓库的效益。 数据源的连接 数据的来源和质量直接关系到数据仓库的分析结果。

ETL是数据抽取(Extract)、转换(Transform)、加载(Load)的简写，它是指：将各种异构数据源中的数据抽取出来，并将不同数据源的数据进行转换和整合，得出一致性的数据，然后加载到数据仓库中。

区别：数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。

那么，数据仓库系统就是建立一个大的超市，将各地农民伯伯出产的东西收集过来，清洗干净，分门别类地放好。这样，你要哪种菜的时候，直接从超市里面拿就可以了。

第三步准备数据：创建分析表，搜集数据 这一步基本是最花时间的，这时候就是考量你的数据平台、数据仓库的时候了，仓库集成的好，平台易用的话时间应该不用太长。

数据架构sgcim适用范围

SQCIM是一种数据架构，它适用于数据采集、数据处理、数据分析和数据报告等方面。这个架构主要是面向企业数据仓库方面的需求，在比较大型的企业应用场景下具有较好的应用效果。

什么叫数据仓库?

数据仓库组织的最根本目的就是能够更加便利，有序的进行仓库管理，让仓库数据化，可以让管理更加的便利的同时，更加的科学，安全。

数据仓库：是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现的存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大得多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析。

数据库是一个装数据（信息的原材料）的地方。 数据仓库是一种系统，这种系统也是用数据库装东西。

数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。

数据仓库有哪五层架构

1、数据存储：指的便是数据仓库的建设了，简略来说能够分为事务数据层(DW)、指标层、维度层、汇总层(DWA)。数据同享层：表明在数据仓库与事务体系间提供数据同享服务。

2、一般分为源数据，基础层，中间层，应用层。其中源数据还可以再细分出ods，中间层根据汇总的口径和聚合力度也可以分为两层。初学，不过大致都是这么分层的。

3、综上所述，数据仓库的四个层次分别为数据源、数据的存储与管理、联机分析处理（OLAP）服务器和前端工具，因此应选D。

数据仓库的基本元素是什么表

数据库主要用于捕获数据；数据仓库主要存储历史数据，数据库存储在线交易数据；数据仓库的基本元素是维度表，数据库的基本元素是事实表。

数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，它的两个基本的元素是维表和事实表。维是看问题的角度，比如时间，部门，维表放的就是这些东西的定义，事实表里放着要查询的数据，同时有维的ID。

数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，它的两个基本的元素是维表和事实表。

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