数仓技术架构图

很抱歉，由于我没有访问外部内容的能力，包括具体的图像或文件，因此无法直接分析或生成一段关于“数仓技术架构图”的描述。不过，我可以提供一个基于典型数据仓库技术架构的一般性描述示例： --- 数据仓库技术架构通常采用分层的方法，集成数据源、转换处理和业务智能三个核心环节，以支持决策支持系统和业务分析。 首层是数据源层，包含与业务活动直接相关的各种数据源，例如企业资源规划系统、客户关系管理、供应商关系管理以及社交媒体等。该层特点是数据原始、即时且未经格式化。 第二层是数据抽取、转换、加载（ETL）层，是架构的“引擎”部分。它负责从源系统中提取数据，清洗、验证、转换数据格式并加载到中央数据仓库系统中，确保数据一致性、准确性和完整性。 第三层是数据仓库层，这里部署了面向主题的集成数据存储结构，它们通常包括事实表和维度表。这个层次应用数据建模技术，如星型模式和雪花模式，并按照在线分析处理（OLAP）原则进行数据组织。 接下来是数据集市层或主题区域层，数据在此层被划分为特定的业务领域或主题，便于不同的业务部门根据需要提取、处理和使用数据。 最上层是业务智能（BI）层，该层包括数据可视化工具、报表、预测分析、数据分析应用和数据挖掘等工具。它允许业务用户通过各种方式访问经过处理的数据，以便进行实时分析和做出战略决策。 数据仓库技术架构图以图表形式呈现，常用的文件类型包括PDF、PPT和SVG格式，用以辅助分析师和数据工程师更好地理解结构和流程。该架构图通常采用清晰、标准化的图表符号及颜色编码，提供直观且系统的视图，有时也具有动态链接，支持进一步的数据和层级探查。