数据仓库的功能结构包括

数据仓库（Data Warehouse）是一种面向主题的、集成的、非易失性的、随机访问的数据集合，用于支持管理决策。数据仓库中存储的数据来源于不同的操作系统、业务应用和数据库系统，经过多条数据抽取、清理、集成和变换的管道流进数据仓库。数据仓库的功能结构包括以下几个方面：

1. 数据抽取和清洗

数据抽取是从各种源系统中收集数据并将其传输到数据仓库的过程，包括获取、验证和转换数据源的数据。清洗是数据清理的过程，主要是为了解决因数据复制和存储而导致的质量问题。在数据仓库建设中，数据抽取和清洗是非常重要的一环。

2. 数据集成

数据仓库中的数据来自于不同的数据源和系统，数据的格式和结构多种多样来自异构数据源。为了便于利用这些数据进行分析和决策，需要将这些数据集成在一起，形成一个统一的数据仓库。数据集成包括数据的转换、重组和重命名等，使得不同源数据格式标准化、字段统一，避免数据无法匹配的情况。

3. 数据存储和管理

数据仓库中数据的存储是基于历史记录的，主要是为了分析和决策，在数据仓库内可以回到不同的时间点上分析以往的数据，对比业务数据的变化，预测未来的趋势。为了支持用户的查询和分析操作，数据仓库中的数据设置索引、分区、多维数据结构等优化方案，以支持高效的查询操作。

4. 数据挖掘和分析

数据仓库不仅仅是一个数据的存储仓库，也需要进行数据分析和数据挖掘。从各种角度对数据进行分析和挖掘，分析业务的趋势、预测未来的变化。数据分析可以基于各种算法，进行用户行为分析、分类分析、聚类分析、关联分析等。通过数据的挖掘和分析，可以更好的支持企业业务的决策。

5. 数据可视化和报表

数据仓库支持各种基于Web技术的数据可视化和报表工具，方便用户从数据仓库中提取有用的数据信息，在结合图表等分析工具进行数据的可视化展示。通过可视化和报表工具，企业可以实时了解到自身的营销数据、销售数据、客户数据等，从而对公司进行更好的管理和决策。

综上所述，数据仓库的功能结构包括数据抽取和清洗、数据集成、数据存储和管理、数据挖掘和分析、数据可视化和报表等五个方面。数据仓库对企业的发展以及对决策层的决策有着重要的作用。企业可以通过数据仓库更好的利用自身的庞大数据资源，发扬挖掘数据的价值。