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# 企业数据仓库是什么
## 引言
在数字化转型浪潮中，数据已成为企业的核心资产。如何高效存储、管理和分析海量数据，成为企业面临的重要挑战。企业数据仓库（Enterprise Data Warehouse, EDW）作为数据管理的核心基础设施，正扮演着越来越关键的角色。本文将深入解析企业数据仓库的概念、架构、核心价值及实施要点。
## 一、企业数据仓库的定义
企业数据仓库是由比尔·恩门（Bill Inmon）于1990年提出的概念，其经典定义为：
> "面向主题的（Subject-Oriented）、集成的（Integrated）、非易失的（Non-Volatile）和时变的（Time-Variant）数据集合，用于支持管理决策。"
### 关键特征解析：
1. **面向主题**：按业务领域（如销售、库存）而非业务流程组织数据
2. **集成性**：消除源系统间的数据孤岛，实现统一口径
3. **非易失性**：数据一旦入库即不可修改，仅支持追加查询
4. **时变性**：持续记录历史变化，支持时间维度分析
## 二、典型架构组成
现代EDW通常采用分层架构设计：
### 1. 数据源层
- 业务系统（ERP/CRM等）
- IoT设备数据流
- 外部合作伙伴数据
- 社交媒体等非结构化数据
### 2. ETL处理层
```mermaid
graph LR
A[Extract] --> B[Transform]
B --> C[Load]
| 组件类型 | 典型代表 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 关系型数据仓库 | Teradata, Snowflake | 结构化数据分析 |
| 数据湖 | Hadoop, Delta Lake | 半/非结构化数据处理 |
| 实时数仓 | Apache Druid, ClickHouse | 流式数据分析 |
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