在当今的数据驱动世界中，数据仓库已成为组织管理和分析数据的重要工具。然而，数据仓库中的数据通常来自多个不同的数据源，并且这些数据源的格式、结构和质量都可能存在差异。在将这些数据加载到数据仓库之前，需要进行ETL(抽取、转换和加载)过程以及数据清洗操作，以确保数据的准确性和一致性。

数据仓库是一个用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的集中式资源。它是一个用于支持决策分析的重要工具。ETL（抽取、转换和加载）过程则是将数据从各种来源抽取出来，进行清洗、转换和加载到数据仓库的过程。在本篇博客中，我们将讨论数据仓库的设计以及ETL过程的重要性。 数据仓库设计 数