本篇文章给大家谈谈数据仓库数据湖数据集市，以及数据湖和数仓对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
初步etl后的数据会被存入哪一层
把数据仓库分为下面三个层，即：数据运营层、数据仓库层和数据产品层。
最后，我们来到ADS层，即数据应用层。这是数据仓库与业务应用的交汇点，存储着经过处理后的结果数据，为企业决策提供实时支持。
ODS区的数据采集：最主要作用为了尽量减少对业务系统的影响。表结构可以不必和DW一致。
成本、质量以及控制。ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据， ETL是BI（商业智能）项目重要的一个环节。
数据库内部的数据加工也是啊，贴源层的数据到明细层也是，明细层到汇总层也是。
数据仓库的最终目的是
1、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。
2、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，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。
3、数据仓库的最终目的是开发数据仓库的应用分析 ，收集业务需求，建立数据仓库 逻辑模型 ，为用户和业务部门提供决策支持。
4、集中管理的最终目的是为了分析，预测。 所谓的 ETL 。不过是数据仓库的构建的一个必须过程。数据的抽取转换与装载，都是为了集中管理所做的基础工作，这些数据与动作的描述，都会有有响应的元数据进行描述。
数据集市的介绍
数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。
数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。OLAP服务器：对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。
MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。
当时将商业智能定义为一类由数据仓库(或数据集市)、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。
永洪科技 永洪BI通过完全自主知识产权的数据集市产品(Z-Data Mart)支持大数据，Z-Data Mart汇聚了数十项自有专利，涵盖了分布式存储和计算、分布式传输和实时通信等关键领域。
数据仓库数据湖数据集市的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据湖和数仓、数据仓库数据湖数据集市的信息别忘了在本站进行查找喔。
