数据仓库架构的关键组件是什么？

数据仓库架构从根本上支持用于商业智能的集成化历史数据分析。关键概念包括数据源（如运营系统）、用于数据摄取和清洗的提取、转换、加载（ETL）流程，以及存储面向主题、集成、非易失性和随时间变化的数据的中央存储库。这种架构对于整合不同数据、支持复杂查询、趋势分析以及跨各种业务职能的明智决策至关重要。 核心组件包括：提供原始输入的数据源；用于提取数据、转换数据（清洗、标准化、集成）并将其加载到存储中的ETL工具；数据存储层（仓库、数据集市，通常使用关系型数据库或数据湖）；定义数据结构、谱系和含义的元数据管理；以及使用户能够进行查询、报告、联机分析处理（OLAP）和数据挖掘的访问工具。这种结构确保了分析工作负载的数据一致性、可靠性和可访问性。 这种架构通过支持强大的商业智能、数据驱动的决策支持、历史趋势分析和综合报告提供显著价值。它允许组织打破数据孤岛，实现单一事实版本，对大型数据集执行复杂查询，并识别仅从运营系统难以获取的有价值见解。实施它涉及设计仓库模型、建立ETL管道、管理元数据以及部署适当的BI工具。