数据仓库技术名词解释

随着数据分析在商业中的重要性日益增长，数据仓库技术也变得越来越受到重视。本文将从多个角度分析数据仓库技术必须掌握的名词，为大家提供基础的理论知识。

1. 数据仓库

数据仓库是指将多个数据来源集中到一个数据源里，并按照一定规律进行处理，最终形成一个可以进行数据分析的数据库。与传统的数据库不同，数据仓库的设计不仅仅考虑数据存储的效率，更重要的是数据的可用性和分析效率。

2. ETL

ETL 是 Extract、Transform、Load 三个单词的缩写，它代表了数据仓库的重要技术环节。数据仓库需要将来自不同数据源的数据进行清洗、整合、转换，然后才能被保存在数据仓库中，供数据分析使用。 ETL 技术就是用于实现这个过程的。

3. 数据挖掘

数据挖掘是指从海量数据中发现规律性信息的过程。数据挖掘技术通常应用于商业情报、市场研究、客户关系管理以及生物医学领域等领域，以便可以更好地理解数据并做出更好的决策。

4. 数据集市

数据集市和数据仓库常常被人们混淆，但是它们并不是同一个概念。数据集市是指对数据仓库的特定部分进行存储和管理。

5. 明星模型

明星模型是数据仓库的设计模式之一，它是一种以事实表和维度表为主要构成的模型。事实表和维度表之间的关系被称为星型连接，这种连接方式可以提高数据检索的效率。

6. 雪花模型

在雪花模型中，相对于明星模式的扁平结构，更复杂的查询结构通过在维度上进行规范化，使数据仓库的性能更加强大。

7. 数据驱动

数据驱动是指所有的决策都是基于数据和分析结果来做的，而不是基于主管的经验、想法或个人意愿等主观因素。数据驱动意味着决策制定者将数据集中存储、共享和管理，以便在需求发生时可以快速响应。