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企业数据仓库架构 关于数据仓库，有一种简单粗暴的说法，就是“任何数据仓库都是通过数据集成工具连接一端的原始数据和另一端的分析界面的数据库”。
在具体企业数据分析项目中，会将它们中的若干个结合起来，实现一个完整的企业数据分析技术方案，整体架构如下图： 数据仓库定义，我们这里不看那些复杂的解释，给大家举个例子： 其实数据仓库可以看成是BI的基础版本
第三步：将备好的菜放入锅中，制作出可口的菜品 VS 利用BI前端工具，制作出易于理解的可视化报表 我们备完菜后，就需要开始炒菜，要用到炒菜工具，这时BI工具就是炒菜用到的工具，把备好的菜拿出来，相当于选择合适的数据来做可视化分析
一旦来自不同业务应用程序、物联网设备和外部源的数据被加载到数据湖或数据仓库平台上，它就可以用于数据分析工具，以识别趋势并提供洞察力，帮助组织做出更明智的业务决策。
其中数据底层负责管理数据，包括数据采集、数据 ETL、数据仓库构建等环节，为前端报表查询和决策分析提供数据基础；数据分析主要是利用查询、联机分析处理、数据挖掘以及可视化等方法抽取数据仓库中的数据，并进行分析
商业智能（BusinessIntelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术组合成BI产品具备的技术进行数据分析以实现商业价值
数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）在1991年出版的《Building the Data Warehouse》（《建立数据仓库》）一书中提出了关于数据仓库的定义——数据仓库（Data Warehouse
数仓 数据仓库是一种解决方案，根据企业的需求，有不同的架构(传统数据仓库、数据集市、大数据平台等)。架构下有很多分层和组件，更需要的是架构师的能力，而不是工具，不多说具体原理了。
在当今数据驱动的世界中，许多企业使用实时数据仓库来满足其分析和商业智能 (BI) 需求。这使他们能够做出更好的决策、推动增长并为客户提供价值。
通过记录这些用户行为数据，亚马逊整了一个数据仓库，将你我他的购书记录放在了一张表里，通过 SQL 技术，将购买组合当做特殊购买行为存储了下来。
，那它和我们所熟知的数据仓库又有什么不同呢？
1. 概述1.1 简介MaxCompute（之前称为 ODPS），是阿里巴巴通用计算平台提供的一种快速、完全托管的 GB/TB/PB 级数据仓库解决方案，现在已更名为MaxCompute，
BI工具里的数据库表转SQL数据集密钥在哪找，怎么获得
可以配置权限让用户有这个bi工具吗？还有我的分析，公共数据
FINEBI应用商城里怎么搜不到BI升级工具
别的BI工具都可以无视局域网分享链接给别人查看，请问FineBI可以做到嘛？
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