什么级别的数据需要数仓(什么级别的数据需要数仓？)

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在构建数据仓库时，需要根据业务需求和数据量来确定所需的数据级别。以下是一些常见的数据级别：原始数据级别：这是最基础的数据级别，包括了所有未经处理的原始数据。这种级别的数据通常存储在数据库中，用于后续的数据分析和处理。汇总数据级别：这是对原始数据的汇总，包括了对数据的计算、统计和分析结果。这种级别的数据通常用于支持决策制定和业务运营。主题数据级别：这是对特定主题或领域的数据进行汇总和分析的结果。这种级别的数据通常用于支持特定的业务领域或部门的需求。商业智能（BI）数据级别：这是对企业级的商业智能数据进行汇总和分析的结果。这种级别的数据通常用于支持企业的战略规划和决策制定。数据仓库级别：这是对整个企业的数据进行汇总和分析的结果。这种级别的数据通常用于支持企业的全面管理和运营。总之，数据仓库的级别越高，数据的价值就越大，但同时也需要更多的时间和资源来维护和管理。因此，企业需要根据自己的业务需求和数据量来确定所需的数据级别。

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在构建数据仓库时，需要根据业务需求和数据量来决定使用何种级别的数据。以下是一些常见的数据级别及其对应的适用情况：原始数据（RAW DATA）：这是最基础的数据级别，通常来自于各种业务系统、传感器、设备等。这些数据未经处理，可能包含噪声、不完整或不一致的信息。整合数据（INTEGRATED DATA）：这是对原始数据的清洗、整理和标准化后的数据。整合数据可以用于进一步的分析，但仍然需要保留原始数据的一些特性，如时间戳、地理位置等。主题数据（SUBJECT DATA）：这是经过整合后，按照业务领域或主题进行划分的数据。主题数据可以用于支持更复杂的分析，如销售分析、客户分析等。事实数据（FACT DATA）：这是经过主题数据进一步加工，提取出关键信息的数据。事实数据可以用于支持决策制定，如库存管理、财务分析等。维度数据（DIMENSION DATA）：这是用于描述主题数据的度量和特征的数据。维度数据可以用于支持多维分析，如报表生成、仪表盘展示等。数据仓库（DATA WAREHOUSE）：这是存储和管理所有级别数据的综合平台。数据仓库可以用于支持复杂的数据分析和报告，以及实时的查询和可视化。数据湖（DATA LAKE）：这是存储原始数据的地方，没有特定的级别划分。数据湖可以用于存储大量的原始数据，但需要进行大量的数据处理和分析工作。总之，数据仓库的级别取决于业务需求和数据量。对于较小的数据集，可以使用原始数据或整合数据；对于较大的数据集，可以使用主题数据、事实数据和维度数据；对于非常大规模的数据集，可以使用数据仓库和数据湖。

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