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数据仓库（data warehouse）简称DW，是企业为了支持业务分析、决策制定和监控业务过程而建设的大型数据存储系统。其核心目标是整合、处理和存储企业历史数据，为高层管理者提供包含各个维度的综合分析信息。数据仓库的应用场景主要包括数据分析、数据挖掘和生成业务报告等，能够为企业决策者提供全面的业务监控和数据支持。

数据仓库的主要输入数据源涵盖企业的各个部门和系统，包括财务数据、客户信息、销售数据、供应链数据等。随着数据的不断积累，数据仓库能够为企业提供对过去、现在和未来的全面数据分析，帮助企业发现业务中的规律和趋势。

• 1. 数据仓库的概念
• 2. 数据库与数据仓库的区别
• 3. 数据仓库的分层架构

数据库和数据仓库在设计目标和应用场景上有显著区别。数据库主要面向支持企业的日常业务处理，处理具体的增删改查操作，通常关注事务处理的实时性、数据安全性和系统的并发能力。例如，在在线购物系统中，用户更关注交互的流畅度和数据处理的低延迟。

相比之下，数据仓库关注对历史数据的分析和多维度的数据展示，支持企业的管理决策。典型的数据仓库应用包括分析支付宝账单中的消费行为、对比不同时间段的消费数据等。数据仓库的数据组织方式多为多维度分析，呈现形式也更加丰富，通常配备直观的图表和可视化工具，帮助用户更直观地理解数据关系和趋势。

二者的主要区别体现在以下几个方面：数据库是为支持实时事务处理而设计的，而数据仓库则是为历史数据的复杂分析而服务的；数据库存储的是当前业务流程中的实时数据，而数据仓库存储的是经过清洗、汇总的历史数据；数据库更关注数据的准确性和更新性，而数据仓库则聚焦于数据的完整性和分析能力。

数据库和数据仓库并非完全互斥关系，而是在不同的应用场景下共同发挥作用。数据库为企业的日常业务操作提供数据支持，而数据仓库则为企业的战略决策提供数据依据，两者协同工作才能更好地满足企业的综合需求。

数据仓库可以按照数据的整合流程和应用场景分为三层架构：ODS（ Operational Data Store）、DW（Data Warehouse）和APP（数据应用层）。

在实际应用中，这种三层分区架构能够更好地支持数据的整合和分析，提高数据处理效率。其中，ODS层主要负责存储和整合企业中皮酥数据源的数据，清洗、转换为标准格式后存储在DW层。DW层则根据具体的分析需求，将整合的数据进行多维度的聚合，形成适合数据分析的详细数据集。APP层则为不同用户提供定制化的分析工具和可视化展示，支持数据的在线查询和复杂分析。

这种分层架构使得数据仓库能够更高效地支持企业的数据分析需求，同时为不同用户组提供符合其使用习惯的数据服务。通过这样的架构设计，数据仓库不仅能够存储庞量的历史数据，还能通过灵活的数据模型和多维度的数据分析功能，为企业提供强有力的数据支持能力。