数据集市数据Structure数据集市Middle数据的结构通常被描述为星型结构或雪花型结构。数据仓库覆盖范围可分为企业级数据仓库和部门级数据仓库(俗称-)事实表描述数据 集市是最密集的数据，元数据元数据描述了数据 in仓数据的结构和建立方法，数据三层仓库结构的组件为数据三层仓库数据结构的组件为:企业数据模型层；数据层(操作类型数据，和谐数据，导出数据)；元数据层(操作类型数据，和谐数据层元素数据，数据。
教你轻松掌握数据仓库规划和构建Strategy数据仓库作为决策支持系统(DSS)的基础，是面向主题的、集成的、不可再生的、随时间不断变化的。这些特征表明数据 warehouse与原来的数据 warehouse从数据 organization到数据 processing有很大的不同，后者也需要在数据 warehouse中。在一般的系统开发规划中，首先需要确定系统的功能，这些功能一般都是通过分析用户的需求得到的。
这就需要设计人员在与用户的不断沟通中，逐步明确系统的需求，不断完善。所以数据 warehouse的开发策划过程，其实就是用户和设计师不断了解、熟悉、完善的过程。数据仓库的开发和应用规划是开发数据仓库的首要任务。只有制定正确的数据仓库计划，机构主力才能有序的实现数据仓库的开发应用。
简而言之，数据 Library是面向事务的，数据 Warehouse是面向主题的。数据仓库一般存储网上交易数据，数据仓库一般存储历史数据。数据仓库的设计是尽可能避免冗余，一般采用符合范式的规则。数据仓库的设计故意引入冗余，采用一种反范式的形式。数据库是为捕捉数据而设计的，数据仓库是为分析数据而设计的。它的两个基本元素是维度表和事实表。维度就是问题的视角，比如时间，部门。这些东西的定义放在维度表中，要查询的数据放在事实表中，有维度的ID。
任何技术都是为应用服务的，结合应用就很容易理解。以银行业为例。数据库是交易系统的数据平台。客户在银行进行的每一笔交易都会被写入数据 Library并记录在案。这里可以简单理解为数据库。数据仓库是分析系统的数据平台。它从交易系统中获取数据比如某银行某支行一个月发生了多少笔交易，该支行的活期存款余额是多少。
