为什么要建立数据仓库：因为传统的事物型数据库不能满足信息分析的需求。拓展：数据仓库的特点：数据仓库是用于支持决策的，帮助人对数据进行分析处理，这一点它有别于操作型数据库。
建立数据仓库的目的有3个：一是为了解决企业决策分析中的系统响应问题，数据仓库能提供比传统事务数据库更快的大规模决策分析的响应速度。二是解决决策分析对数据的特殊需求问题。决策分析需要全面的、正确的集成数据，这是传统事务数据库不能直接提供的。三是解决决策分析对数据的特殊操作要求。
数据仓库是为了满足分析需要，对源数据进行了Transform过程，具体是怎样一个处理过程，可以从Bill Inmon的仓库定义四个特性进行理解。
数据仓库的最终目的是为用户和业务部门提供决策支持。数据仓库简介 数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
处理方式不同：数据挖掘是基于数据仓库和多维数据库中的数据，找到数据的潜在模式进行预测，它可以对数据进行复杂处理。大多数情况下，数据挖掘是让数据从数据仓库到数据挖掘数据库中。联系：数据仓库是为了数据挖掘做预准备，数据挖掘可建立在数据仓库之上。最终目的都为了提升企业的信息化竞争能力。
1、数据仓库属于数据处理和分析的应用层。在信息技术架构中，数据仓库是位于数据集成和应用服务之间的重要组件，它主要用于存储和管理大量的、结构化的历史数据，以供分析和报告使用。这一层级的设计，旨在支持复杂的查询和数据分析，帮助组织更好地了解其业务运营情况，从而做出更明智的决策。
2、数据仓库通常属于企业信息架构中的数据层或数据存储层。它是经过整合、清洗、转换和加载后，用于支持企业决策分析的大型、集中式的数据库系统。数据仓库存储了来自多个业务系统和数据源的历史数据，并提供了高效的数据查询和分析功能，以满足复杂的数据分析需求。
3、ST数据应用层。数据仓库，英文名称为DataWarehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
4、数据仓库（Data Warehouse）的缩写DW，实际上代表了数据分层的不同层次。首先，DWD，即Data Warehouse Detail，也被称为ODS层，它位于最底层，是业务数据与数据仓库之间的过渡层，主要存储详细和原始的业务数据。
5、数据源层：这一层主要负责数据的采集和接入，它是整个数仓的基石。数据源可能来自多个不同的系统，如关系型数据库、NoSQL数据库、API接口、日志文件等。在数据源层，数据通常以原始形态存在，未经过任何处理或清洗。这一层的主要任务是确保数据的完整性和可靠性，为后续的数据处理和分析提供基础。
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