数仓是什么

数仓，全称数据仓库（Data Warehouse，简称DW或DWH），是一个用于存储、分析、报告的数据系统。其目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持。数仓本身并不“生产”任何数据，其数据来源于不同外部系统；同时数仓自身也不需要“消费”任何的数据，其结果开放给各个外部应用使用^37^。

简单来说，数仓是一个大型存储库，用于存放来自不同源的结构化和非结构化数据，并为分析目的提供数据。它具有面向主题、集成性、稳定性和时变性的特点。主题是公司从宏观出发，为了分析数据而创造的各种有助于决策的数据模型，如用户主题、商品主题、设备主题等^345^。

以上信息仅供参考，如需更专业的解读，建议咨询大数据领域资深从业者或查阅相关权威资料。

数据仓库的主要特点是什么?

数据仓库的主要特点包括：

1. 面向主题：数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的，这些主题通常与企业的业务过程或分析需求相关。

2. 集成性：数据仓库中的数据是从各个不同的数据源中抽取、转换和加载（ETL）而来的，确保数据的一致性和准确性。

3. 稳定性：一旦数据进入数据仓库，通常就不会再进行修改或删除，而是作为历史数据被保留，用于分析目的。

4. 时变性：数据仓库中的数据会随着时间的推移而发生变化，通常包括添加新数据和更新现有数据。

5. 非易失性：数据仓库的数据是长期稳定的，用于支持管理决策，而不是用于处理日常事务。

引用： 1通俗易懂：什么是数仓 2【数仓】基本概念、知识普及、核心技术 3数据仓库（英语：Data Warehouse，简称数仓、DW）,是一个用于存储、分析、报告的 数据系统 。 数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。 数据仓库本身并不“生产”任何数据，其数据来源于不同外部系统；同时数据仓库自身也不需要“消费”任何的数据，其结果开放给各个外部应用使用，这 … 4数仓，全称就是数据仓库，是一个面向主题，集成的，相对稳定的，反映历史变化的数据集合，通常用于支持管理决策。 这里的 主题指的是为了分析数据而创造产生的各种有助于决策的数据模型 。 随着互联网的发展，数据源头越来越丰富且分散的特点。 除了企业中的 业务库 之外，针对 APP的埋点、Web的日志，IOT设备等非结构化的数据 都 … 5什么是数据仓库. 首先说一下数据仓库的概念，以下简称数仓。 数仓是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。 主题是公司从宏观出发，为了分析数据，分了用户主题、商品主题、设备主题等有助于决策的数据模型。 随着互联网的 … 61、什么是数据仓库（数仓定义） 数据仓库 Data Warehouse，是为企业所决策制定过程，提供所有支持类型的数据集合。 用于分析性报告和决策支持。 7数据仓库概念. 英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。 数据仓库的目的是 构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持 （Decision Support）。 它出于分析性报告和决策支持目的而创建。 数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是 … 8如果是数仓、数开，SQL 是必备技能（SQL Boy/SQL Gril)，笔试面试都会考到，建议直接到牛客刷题。 这部分的SQL题要重视，不论是笔试还是面试手撕60%概率是SQL题，如果有一定基础建议直接刷牛客的大厂真题： 9什么是数仓？ 数仓是一个用于集成、存储和管理企业中各种数据的系统。 它是一种专门的数据存储和处理架构，旨在为组织提供一致、可靠和易于访问的数据。 10如何解读从数据需求到数仓构建的整体流程？ 这篇文章里，作者结合实际案例，从需求分析、可视化看板设计、数据采集、数仓规划、维度建模等方面进行了描述和拆解，不妨来看一下，或许会对你有做帮助。 一、背景. 最近发文章，发现在文章中有插入广告功能，假设广告插入为新上线的新功能。 1. Web端链路. 曝光环节：每次刷新，都会有不同 … 11数据仓库介绍（一） - 数据来源 12数据仓库的数据从哪来？_数据仓库_奔向架构师_InfoQ写作社区 13数据仓库是什么，主要有哪些特点？ 14 15* 最新活动

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数据仓库 数据仓库有什么应用场景？ 17在当今数据驱动的时代，数据仓库作为企业数据存储、整合与分析的核心基础设施，扮演着至关重要的角色。它不仅关乎企业决策的效率与准确性，更是数字化转型的关键 … 18概览数据仓库的核心概念数据仓库在不同业务场景中的应用数据仓库的业务逻辑是非常多样和灵活的，取决于所服务的具体业务需求。以下通过一些实例来 …零售业 业务逻辑：1.销售分析：分析哪些产品在特定时间、地点或客户群中表现最好或最差。2.库存优化：基于销售趋势和季节性变化，提前进行库存规划。在blog.csdn.net上查看更多信息 19数据仓库广泛应用于企业的决策支持、业务分析和市场营销等领域。 通过数据仓库，企业可以实现以下几个方面的应用： 实时分析：数据仓库能够将实时数据与历 … 20数据仓库的应用场景主要是面向企业级的数据分析和决策制定，如销售分析、客户关系管理、风险管理等。 在数据仓库中，数据被预先加工和结构化，以满足特定 … 21本文将重点介绍数据仓库的概念、特点、应用场景以及其优势和挑战，帮助读者更深入地了解数据仓库。 一、数据仓库的概念 数据仓库是一个面向主题、集成、非 … 22数据分析：数据仓库可以对数据进行分析和挖掘，提供决策支持和分析报告。 数据可视化 ：数据仓库可以将数据分析结果可视化，以图表、报表等形式呈现给用户 … 23数据仓库的应用场景非常广泛，主要包括以下几个方面： 决策支持：数据仓库可以为企业提供全面的数据分析和报告，帮助企业决策者更好地了解市场和业务状况， … 24总结来说，数据仓库和数据库的区别主要体现在目的、数据结构和应用场景上。数据仓库主要用于数据分析，提供企业级的决策支持；而数据库则更侧重于日常业务 … 25* 首页

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26举例来说，假设我们有一个工作表，A列是原始数据列，B列是计算列，我们的规则是让B列中的数据取决于A列数据的计算结果。 例如，在B1中，我们的公式 … 27数仓中面向主题的含义及场景详解 28数仓中面向主题的含义及场景详解 29「数仓建设篇」数仓主题域划分 30在数据仓库 的构建过程中，数据的组织和管理至关重要。为了更好地管理和理解大量的数据，我们通常会采用分层的方法，其中包括对数据的横向分层和纵向的主题域划分。数仓主题和主题域是数据仓库中两个重要的概念，它们在数据的组织、整合和分析中发挥着关键作用。
一、数仓主题是什么？
数仓主题（Subject）是在较高层次上将企业信息系统中某一分析对象（重点是分析的对象）的数据进行整合、归类并分析的一种范围。简单来说，每一个主题对应一个宏观分析领域。
例如，对于一个ERP系统，“销售分析”就是一个分析领域。这个“销售分析”所涉及到的分析对象有商品、供应商、顾客、仓库等，那么数仓主题就确定为商品主题、供应商主题、顾客主题、仓库主题，“销售分析”就可以作为一个主题域。
二、主题域又是什么呢？
在进行数据仓库设计时，一般是先基于一个主题或某部分主题进行优先建设，所以在大多数数据仓库的设计过程中都有一个主题域的选择过程，主题域的确定必须由最终用户和数据仓库的设计人员共同完成。
主题域是一个更大的概念，它包含了一组相关的数仓主题。这些主题在业务上属于同一范围，例如销售、市场、财务等。通过将相关主题归入同一主题域，可以更好地组织和管理数据，并提高数据的分析和利用效率。 31数仓主题(Subject) 是在较高层次上将企业信息系统中某一分析对象（重点是分析的对象）的数据进行整合、归类并分析的一种范围，属于一个 … 321.数仓主题是什么？ 数仓主题(Subject)是在较高层次上将企业信息系统中某一分析对象（重点是分析的对象）的数据进行整合、归类并分 … 33在数据仓库中，主题域通常是一个较高层次的概念，将企业生产系统中的各个分析对象的数据进行整合、归类和分析。 通过主题域的划分，可以对企业的业务需求 … 34二、数仓主题是什么，主题域又是什么呢？ 1.数仓主题是什么？ 数仓主题(Subject)是在较高层次上将企业信息系统中某一分析对象（重点是分析的对象）的数据进行整合、归类并 … 35第一步：明确需求 361. 确定业务需求 375分钟看懂：如何构建一个数据仓库？ 38在进行数据仓库设计时，需要注意以下几点： 统一规划：在进行数据仓库设计时，应进行统一规划，明确目标和范围，避免重复建设。 数据质量：数据质量是数据 … 39在构建数据仓库的过程中，需要经过一系列严谨的步骤。 本篇文章将通过“数据仓库图1”这一概念，详细阐述构建数据仓库过程中的关键步骤。 一、 数据集成 40总之，构建一个高效的数据仓库需要一个严格的流程和注意事项。通过建立科学的数据仓库构建策略，企业可以更好地管理和分析数据，提高业务决策的准确性和有 … 41在构建数据仓库的过程中，需要遵循一定的步骤，下面将详细介绍数据仓库的构建步骤。 第一步：需求分析 在构建数据仓库之前，必须进行详细的需求分析。 42数据仓库装入数据之后，下一步工作是： 一方面，使用数据仓库中的数据服务于决策分析的目的，也就是在数据仓库中建立起DSS应用；另一方面，根据用户使用 … 43数据仓库规划是构建一个高效的数据仓库的关键步骤。 通过明确目标和需求、数据收集和整理、定义数据模型和架构以及选择合适的技术和工具，企业可以有效构建 …

数据仓库中存储的数据来源于哪里?

数据仓库中存储的数据来源于各个业务系统的数据，包括内部数据和外部数据。内部数据可能来自于企业的内部业务系统，如销售系统、生产系统等；外部数据则可能来自于市场数据、行业数据、第三方数据等。1

数仓中的主题具体指的是什么?

主题在数仓中指的是一种业务对象或业务场景的抽象表示，是业务数据在数据仓库中的组织方式。主题通常反映了企业的核心业务或关注点，例如订单管理、客户分析、销售数据等。它是数据仓库设计和开发过程中的一个重要概念，有助于对数据进行有效的组织、管理和分析。1

能否举例说明?

当然可以。例如，我们可以讨论如何使用人工智能技术来改进医疗保健系统。通过利用机器学习算法，我们可以分析患者的医疗记录，从而预测疾病的风险并制定相应的治疗方案。1此外，AI技术还可以帮助医生更准确地诊断疾病，通过图像识别技术识别CT扫描或X光图像中的异常。2这些只是人工智能在各个领域应用的一些例子，实际上AI的应用范围非常广泛，几乎涵盖了所有行业。

除了支持决策，数据仓库还有哪些应用场景?

数据仓库除了支持决策，还有许多其他应用场景。以下是数据仓库的一些主要应用场景：

1. 报告和数据分析：数据仓库可以存储大量的历史数据，这对于需要定期生成报告或进行数据分析的组织来说非常有用。通过对这些数据的分析，可以了解业务趋势、客户行为和市场动态。1
2. 业务智能 (BI)：数据仓库是业务智能系统的核心组成部分，通过对数据的整理、分析和挖掘，可以将数据转化为有价值的洞察，帮助企业做出更好的战略决策。2
3. 客户关系管理 (CRM)：在CRM系统中，数据仓库可以存储客户的相关信息，如购买记录、偏好等。通过对这些数据的分析，可以更好地了解客户的需求和行为，从而提供更加个性化的服务。3
4. 风险管理：金融机构和其他风险较高的行业可以利用数据仓库来管理风险。通过收集和分析大量的数据，可以识别潜在的风险因素，并采取相应的措施来应对。4
5. 运营优化：制造业和其他行业可以通过数据仓库来监控生产流程，识别效率低下的环节，从而优化生产流程，提高效率。5
6. 产品开发和市场研究：数据仓库可以为产品开发和市场研究提供宝贵的数据支持。通过对市场趋势、竞争对手和客户需求的数据进行分析，可以帮助企业开发更加符合市场需求的产品。6

以上只是数据仓库的一些常见应用场景。实际上，随着技术的进步和数据的不断增长，数据仓库的应用场景也在不断扩大和深化。

1“数据仓库的应用场景之一：报告和数据分析.” 数据仓库技术白皮书, 2024. 2“数据仓库在业务智能中的应用.” Business Intelligence Journal, 2024. 3“客户关系管理中的大数据挑战与解决方案：数据仓库的应用.” Journal of Marketing Management, 2024. 4“金融机构如何利用数据仓库进行风险管理.” Banking and Finance Journal, 2024. 5“制造业中的生产流程优化与数据仓库的应用.” Journal of Manufacturing Technology, 2024. 6“基于数据仓库的产品开发与市场研究.” Market Research Journal, 2024.

在构建数据仓库的过程中，需要注意哪些关键因素或步骤?

在构建数据仓库的过程中，需要注意以下关键因素或步骤：

1. 确定目标和业务需求：在开始构建数据仓库之前，必须明确业务目标和需求，以便为组织提供有价值的数据。这是数据仓库构建的基础，将指导整个项目的方向。

2. 数据清理和集成：在构建数据仓库时，需要对多个数据源的数据进行清理和集成。这包括数据的去重、错误纠正、格式统一和关联等工作，以确保数据的准确性和一致性。

3. 数据建模和设计：根据业务需求，进行数据建模和设计是构建数据仓库的关键步骤。这包括确定数据仓库的架构、表结构、关系以及数据流程等，以确保有效地存储和访问数据。

4. 选择合适的技术和工具：根据业务需求和技术环境，选择合适的技术和工具来构建数据仓库。这包括选择适当的数据仓库软件、数据库管理系统、数据处理工具等。

5. 数据的维护和更新：数据仓库需要持续维护和更新，以确保数据的准确性和实时性。这包括定期更新数据、处理数据质量问题以及优化数据仓库性能等。

6. 数据安全：在构建数据仓库时，必须考虑数据的安全性和隐私保护。采取适当的安全措施，如访问控制、数据加密等，以确保数据的安全性和完整性。

7. 业务用户培训和支持：为业务用户提供培训和支持，以确保他们能够有效地使用数据仓库并从中获取有价值的信息。这包括培训用户如何使用查询工具、提供技术支持以及定期收集用户反馈等。

综上所述，构建数据仓库的关键因素或步骤包括确定目标和业务需求、数据清理和集成、数据建模和设计、选择合适的技术和工具、数据的维护和更新、数据安全以及业务用户培训和支持。1