数据仓库四个层次结构图

数据仓库是企业管理、数据挖掘和商业智能的基础。它不仅仅是一个数据存储的空间，而且是一个完整的解决方案。对于一个数据仓库的设计和实现，四个层次结构图是一个非常基础的模型。这个模型分为四个层次，包括了数据仓库底下的所有元素，以及和数据仓库相关的任务和数据，这个模型可谓是数据仓库的基石。

第一个层次是底层的数据存储层。在这个层次中，存储了所有的数据源，包括内部的、外部的、结构化的和非结构化的，以及数据仓库中所有的历史数据。此外，为了方便数据使用和管理，在这个层次还需要将数据进行分类存储。

第二个层次是数据提取层。在底层存储层中，存在一些不必要的数据，这些数据需要经过筛选和转换，只保留必要的，而且要以一定的格式存放在数据提取层中。这个层次还要对数据进行标准化处理，以确保数据格式的一致性。

第三个层次是数据集成层。在数据提取层中，数据已经以一定的格式存放了起来，但是这个格式和数据源及其他数据格式的不一致存在。在数据集成层中，需要将各种不同的数据转换成统一的格式，并进行整合、去重、清洗等工作，以确保数据的一致性和准确性。

第四个层次是数据应用层。在这个层次中，数据已经经过去重、清洗、整合等工作，变得可用。这个层次中涉及的一些任务包括数据挖掘、商业智能等，这个步骤是一个提供具体业务价值的步骤。

需要注意的是，四个层次结构图不是一种线性模型，而是一个循环的过程，最终的结果是为了达到数据的一致性、可靠性、安全性和真实性。此外，数据仓库的实现需要关注性能、安全性等方面的问题。因此，维护和管理数据仓库非常重要。

数据仓库四个层次结构图是一个非常基础的模型，该模型提供了一个解决方案，能够将数据源结构化、统一，使得数据仓库更具有商业应用价值。在数据挖掘分析和商业智能方面，数据仓库的重要性是不容忽视的。实现数据仓库需要注意数据的一致性和可靠性，并需要关注如何提高数据的处理性能和安全性。