数据仓库层名词解释
    数据仓库层是指在数据仓库架构中的不同层级，每个层级都有不同的功能和目的。以下是常见的数据仓库层的名词解释：
    1. 数据源层（Data Source Layer）：该层包含着数据仓库所需的各种数据源，如关系型数据库、文件系统、API等。数据源层负责从不同的数据源中提取数据，并将其转换为数据仓库可用的格式。
    2. 数据抽取层（Data Extraction Layer）：该层负责从数据源层中提取数据，并将其进行初步的清洗和转换，以便后续的数据处理和分析。
    3. 数据存储层（Data Storage Layer）：该层是数据仓库中用于存储数据的主要部分。常见的数据存储技术包括关系型数据库、列式数据库和分布式文件系统等。数据存储层通常会将数据以事实表和维度表的形式进行组织和存储。
    4. 数据集成层（Data Integration Layer）：该层负责将数据从数据存储层中整合和集成起来，以便进行更高级别的数据分析和查询。数据集成层可以使用ETL（Extract, Transform, Loa
d）工具来完成数据的整合和转换。
    5. 数据访问层（Data Access Layer）：该层负责提供数据仓库中存储的数据给用户和应用程序进行查询和分析。数据访问层可能包括OLAP（Online Analytical Processing）工具、报表工具、数据可视化工具等。
数据可视化名词解释    6. 元数据层（Metadata Layer）：该层存储了关于数据仓库中数据的描述信息，包括数据的来源、结构、定义和关系等。元数据层可以帮助用户和开发人员更好地理解和使用数据仓库中的数据。
    这些层级组成了一个完整的数据仓库架构，每个层级都有不同的功能和职责，协同工作以支持数据的提取、清洗、存储、整合和访问等操作。

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