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（1）数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的数据集合，用于支持管理者的决策过程。
（2）数据仓库中的粒度是指数据的细节或汇总程度，细节程度越高，粒度级别越低。
（3）数据仓库的数据来自各个业务应用系统。
（4）很多因素导致直接访问业务系统无法进行全局数据分析的工作，这也是需要一个数据仓库的原因所在。
（5）操作型系统是一类专门用于管理面向事务的应用信息系统，而分析型系统是一种快速回答多维分析查询的实现方式，两者在很多方面存在差异。
（6）ETL是建立数据仓库最重要的处理过程，也是最体现工作量的环节。
（7）构成数据仓库系统的主要组成部分有数据源、ODS、中心数据仓库、分析查询引擎、ETL、元数据管理和自动化调度。
（8）主要的数据仓库架构有独立数据集市、从属数据集市、Inmon企业信息工厂、Kimball多维数据仓库、混合型数据仓库。
（9）构建实时数据仓库的基础是流式处理与实时计算，Lambda和Kappa是两个实时计算架构。Lambda是早期架构，在传统离线批处理上增加了一条实时数据处理链路。Kappa架构是Lambda架构的简化版，只保留了Lambda中的实时处理部分。
（10）实时数据仓库也引入了类似于离线数据仓库的分层理念，但更注重时效性，分层越少越好，减少分层也是为了减少中间流程出错的可能。