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中央数据仓库概述

中央数据仓库（Central Data Warehouse）是企业级的数据存储与管理架构，主要用于集成来自不同业务系统的数据，支持决策分析和商业智能应用。其核心功能包括数据整合、历史数据存储、统一数据视图提供等。

核心特征

1. 集成性
   将分散在各部门系统中的数据（如销售、财务、供应链等）进行清洗、转换后统一存储，消除数据孤岛。
   $$ \text{源数据} \xrightarrow{\text{ETL}} \text{中央数据仓库} $$

2. 主题导向
   数据按业务主题（如客户、产品、交易）组织，而非基于操作流程。例如：

   • 客户主题域：客户画像、消费行为
   • 产品主题域：库存状态、生命周期

3. 稳定性
   存储历史数据（通常5-10年），支持时序分析：
   $$ \text{销售增长率} = \frac{\text{本期销售额} - \text{上期销售额}}{\text{上期销售额}} \times 100% $$

典型架构

graph LR A[业务系统] -->|数据抽取| B(ETL引擎) C[外部数据] -->|数据抽取| B B -->|加载| D[中央数据仓库] D --> E[OLAP分析] D --> F[数据挖掘] D --> G[报表系统]

应用价值

• 决策支持：提供统一数据口径，避免部门间数据矛盾
• 效率提升：减少跨系统数据整合时间（传统方式需30%工时）
• 业务洞察：通过多维分析发现隐藏模式，例如零售业可识别：
  $$ \text{关联规则}：{ \text{啤酒} } \Rightarrow { \text{尿布} } \quad (\text{置信度} > 65%) $$

案例：某银行通过中央数据仓库整合20个系统数据，使风险分析响应时间从3天缩短至2小时。