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数据集成与ETL：这是数据仓库的基础，包括数据抽取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）。在这个阶段，来自不同源系统的数据被整合到一起，并进行清洗、转换，以便于分析使用。
数据建模：设计合理的数据模型是数仓建设的关键。这包括维度建模、星型或雪花型模型等，目的是为了优化查询性能和简化数据分析过程。
数据存储管理：选择合适的存储解决方案（如列式存储、分布式存储等），并进行容量规划、性能调优和数据生命周期管理，确保数据的高效存储和访问。
元数据管理：维护数据字典、数据血缘、数据质量报告等元数据信息，帮助用户理解数据来源、含义及变化，提高数据的可追溯性和可用性。
数据质量管理：确保数据的准确性、完整性、一致性和时效性。这包括数据清洗、数据校验、异常检测和数据治理策略的实施。
还有一个是系统监控与告警：建立监控体系，对数仓的运行状态（如资源使用率、作业执行情况、错误日志等）进行实时监控，并设置告警机制，及时发现并解决问题。
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