数据仓库数仓模型及架构

数据仓库（Data Warehouse）是一个重要的数据处理系统，它用于收集、整理、存储和分析企业中的大量数据。在数据仓库中，数据通常根据其相关性和实现目标进行分类和组织。数据仓库中的模型是信息的组织方式，数据架构则是数据仓库的基础框架。

数据仓库建立的目的是让企业能够在日常运营过程中更好地理解自身的业务过程、决策过程和业务趋势。因此，数据仓库的设计和开发需要完整、可靠、高质量的数据。这也是数据仓库建设中最关键的一步，也被称为数据仓库的数仓模型。

数仓模型是一个能够准确反映业务需求、清晰地组织数据并易于管理的模型。通常，一个数仓模型包括以下几个部分：

1. 实体(Entity)：数仓中的实体通常代表企业中的某个业务实体，例如客户、订单、产品等。实体是数仓模型的核心。

2. 属性(Attribute)：实体属性是描述实体的特征和属性。属性可以是数值类型、日期类型或文本类型。例如，客户实体可以有属性姓名、性别、生日、地址等。

3. 级别(Hierarchy)：每个实体属性可以有不同的级别。级别是属性的细节程度，例如，在客户实体中，地址可以有多个级别，包括国家、省份、城市、街道等。

4. 关系(Relationship)：实体之间的关系是指它们之间的联系和连接。例如，客户和订单之间可以有一对多的关系，一个客户可以有多个订单。

通过正确设计数仓模型，我们可以获得更准确的、更可靠的数据。但是，仅有数仓模型是不够的。我们还需要有一个数仓架构，这个架构包括以下几个部分：

1. 工作负载(Workload)：包括数据抽取、清洗、转换、标