什么是数据仓库的架构？企业数据仓库架构如何建设？

主要观点总结

本文主要介绍了数据仓库的相关概念、架构和技术细节，包括数据仓库的定义、分层架构、数据仓库的核心组件（底层源数据库、ETL、前端应用、OLAP服务）、数据仓库的扩展技术（OLAP服务器）以及常用工具等。

关键观点总结

关键观点1: 数据仓库的定义和重要性

数据仓库是一种用于管理企业庞大数据集的存储机制，它提供转换数据、移动数据并将其呈现给终端用户的功能。数据仓库的建设对于企业进行数据分析和决策支持具有重要意义。

关键观点2: 数据仓库的架构

数据仓库的架构可以分为单层架构、两层架构（数据集市层）、三层架构（OLAP）等。每种架构都有其适用的场景和优缺点，可以根据企业的实际需求进行选择。

关键观点3: 数据仓库的核心组件

数据仓库的核心组件包括底层源数据库、ETL（提取、转换和加载）、前端应用和OLAP服务。这些组件共同协作，实现数据的采集、转换、存储和分析。

关键观点4: ETL的作用和选型

ETL是数据仓库中非常重要的部分，负责执行将数据转换为数据仓库中的统一格式所需的所有转换、摘要和所有更改。选型时需要考虑抽取策略、清洗功能、转换和加载能力等因素。

关键观点5: 前端应用工具的作用和选型

前端应用工具是数据仓库不同环节的数据交互，主要包括数据查询和报表工具、BI即席分析工具、数据挖掘工具和各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。选型时需要考虑上手难度、数据处理性能等因素。