简述数据仓库架构 ？
数据仓库架构是数据仓库系统的基础结构，它定义了数据从来源到最终用户如何流动和转换的过程。数据仓库架构通常包括以下几个主要部分：
- 数据源: 数据源可以是各种类型的系统，如关系数据库、文件系统或在线事务处理系统。这些源头包含了企业运营中产生的原始数据。
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数据抽取、转换和加载（ETL）: 这是数据仓库的核心部分。数据从原始数据源抽取出来，经过清洗（去除不一致性和错误）、转换（转换为适合分析的格式）并加载到数据仓库中。
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数据仓库数据库: 这是存储经过处理的数据的地方。它通常是一个关系数据库，设计优化以便于快速查询和分析。
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数据访问工具: 这些工具包括查询工具、报表工具、分析工具和数据挖掘工具，帮助最终用户访问、理解和利用数据仓库中的数据。
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元数据管理: 元数据是关于数据的数据，比如数据来源、数据格式、数据更新的频率等。良好的元数据管理有助于用户更好地理解和使用数据仓库中的数据。
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数据仓库管理员（DWA）: 负责数据仓库的日常维护和管理。
举个例子：一个零售企业可能有多个销售渠道，如实体店、在线商店和手机应用等。这些渠道都会产生大量数据。通过数据仓库，企业可以将这些不同渠道的数据集中起来，经过ETL处理后存储在一个统一的地方。然后，企业的市场分析师可以使用数据访问工具，如SQL查询或者商业智能（BI）工具，来分析数据，从而获得关于销售趋势、客户行为等的洞察，进而做出更明智的业务决策。