1.6 小結

（1）數據倉庫是一個面向主題的、集成的、隨時間變化的、非易失的數據集合，用于支持管理者的決策過程。

（2）數據倉庫中的粒度是指數據的細節或匯總程度，細節程度越高，粒度級別越低。

（3）數據倉庫的數據來自各個業務應用系統。

（4）很多因素導致直接訪問業務系統無法進行全局數據分析的工作，這也是需要一個數據倉庫的原因所在。

（5）操作型系統是一類專門用于管理面向事務的應用信息系統，而分析型系統是一種快速回答多維分析查詢的實現方式，兩者在很多方面存在差異。

（6）構成數據倉庫系統的主要組成部分有數據源、ODS、中心數據倉庫、分析查詢引擎、ETL、元數據管理和自動化調度。

（7）主要的數據倉庫架構有獨立數據集市、從屬數據集市、Inmon企業信息工廠、Kimball多維數據倉庫、混合型數據倉庫。

（8）ETL是建立數據倉庫最重要的處理過程，也是最體現工作量的環節。

（9）Kettle是常用的開源ETL工具。

（10）數據倉庫的基本需求是安全性、可訪問性、自動化，對數據的要求是準確性、時效性、歷史可追溯性。