# 企業數據倉庫是什么
## 引言
在數字化轉型浪潮中，數據已成為企業的核心資產。如何高效存儲、管理和分析海量數據，成為企業面臨的重要挑戰。企業數據倉庫（Enterprise Data Warehouse, EDW）作為數據管理的核心基礎設施，正扮演著越來越關鍵的角色。本文將深入解析企業數據倉庫的概念、架構、核心價值及實施要點。
## 一、企業數據倉庫的定義
企業數據倉庫是由比爾·恩門（Bill Inmon）于1990年提出的概念，其經典定義為：
> "面向主題的（Subject-Oriented）、集成的（Integrated）、非易失的（Non-Volatile）和時變的（Time-Variant）數據集合，用于支持管理決策。"
### 關鍵特征解析：
1. **面向主題**：按業務領域（如銷售、庫存）而非業務流程組織數據
2. **集成性**：消除源系統間的數據孤島，實現統一口徑
3. **非易失性**：數據一旦入庫即不可修改，僅支持追加查詢
4. **時變性**：持續記錄歷史變化，支持時間維度分析
## 二、典型架構組成
現代EDW通常采用分層架構設計：
### 1. 數據源層
- 業務系統（ERP/CRM等）
- IoT設備數據流
- 外部合作伙伴數據
- 社交媒體等非結構化數據
### 2. ETL處理層
```mermaid
graph LR
A[Extract] --> B[Transform]
B --> C[Load]
| 組件類型 | 典型代表 | 適用場景 |
|---|---|---|
| 關系型數據倉庫 | Teradata, Snowflake | 結構化數據分析 |
| 數據湖 | Hadoop, Delta Lake | 半/非結構化數據處理 |
| 實時數倉 | Apache Druid, ClickHouse | 流式數據分析 |
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