数据集市， 也叫数据市场，Ke以理解为字段非常多的宽表，比如销售表，除了包含订单和金额等必需的字段， 这也行？ 还包含可Neng使用的产品信息集合、用户信息集合、甚至销售人员的信息，是数据仓库的核心组成部分。

开放API，指对外开放的查询等接口。

也是没谁了... 所以啊， 整个数据仓库的模型的设计和架构，就像是搭积木，既要懂业务知识，又要懂技术，还得有个好方法来指导我们。

数据分析的利器：数据仓库的构建

这是可以说的吗？ 不需要Neng力，缺点就是数据冗余较多。事务事实表、 周期快照事实表、累积快照事实表不会保留所有数据，只保留固定时间间隔的数据，尽可Neng包含丰富的维度属性，丰富的维度属性Ke以为数据分析统计提供geng多的分析角度。

数据仓库的特点啊，就像是个大仓库，专门用来存放和分析数据的，牛逼。。

数据仓库的构建步骤

数据仓库实践是构建高效数据存储与分析系统的重要方法。数据仓库的建模是一个关键步骤，它决定了数据的组织结构和如何支持分析需求。支持数据挖掘和机器学习：数据仓库提供了高质量的数据，为数据挖掘和机器学习算法提供了可靠的输入，基本上...。

啊这... 元数据，其实应该叫Zuo解释性数据，或者数据字典，即数据的数据。主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。

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。数据仓库本身并不“生产”任何数据， 一边自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因，太离谱了。。

数据仓库的应用

这里的数据汇总指的是基于特定需求的简单汇总， 简单汇总Ke以是网站的总Pageviews、Visits、Unique Visitors等汇总数据，也Ke以是Avg. time on page、Avg. time on site等平均数据，这些数据Ke以直接地展示于报表上。

通过上图， 我们Neng够hen容易地kan出在整个数据仓库的建模过程中，我们需要经历一般四个过程：

数据质量中心

数据质量中心就像是数据的质检员，确保数据的质量。

数据集市和开放API

蚌埠住了... 数据集市和开放API就像是数据仓库的窗口，让数据Ke以被geng多的人和系统使用。

学习数据仓库，就是要学会如何构建高效的数据分析利器，让数据为我们的决策提供支持。