作者：禅与计算机程序设计艺术
1.背景介绍
大数据和云计算技术作为人工智能、机器学习和深度学习等领域的前沿技术，极大的促进了数据的增长，产生了海量的数据。而为了提升数据分析的能力，需要对这些数据进行有效地处理、分析并形成有效的结果。因此，基于大数据的智能决策系统需要具备数据采集、预处理、存储、检索、分析和应用等功能模块。 本文将根据业界主流的大数据智能决策系统架构模型——数据仓库，通过剖析其工作原理，描述其优缺点，阐述其应用方式，并详细介绍大数据智能决策系统所需的各种技术组件及其作用。 数据仓库作为大数据智能决策系统的关键构件，其结构化数据加工、元数据管理、关联性建模、时序数据处理、质量保证、可靠性和效率的保证等主要功能将是大数据智能决策系统的基础。由于大数据平台技术的快速发展，以及不同公司对于数据分析平台的需求不一，所以如何构建一个高效且灵活的数据仓库就成为一个重要的问题。 本文将从以下五个方面对数据仓库进行阐述：
- 数据采集：数据仓库用于分析海量数据，最基本的操作就是采集和整合数据。因此，数据采集就是如何从各种各样的数据源，按照要求的时间间隔收集并清洗数据，保存到数据仓库中的过程。目前，业界主要采用的方法有三种：日志采集、API接口采集、文件采集。本文将对这三种方法逐一进行介绍，以及它们分别适用场景、优缺点以及相应的技术组件。
- 数据预处理：数据预处理通常是指对采集后的数据进行清洗、转换、过滤等操作，使得数据更容易被分析处理。数据预处理可以分为以下四个步骤：结构化数据抽取、规范化、链接和集成。本文将对数据预处理过程中涉及到的技术组件，如关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统、Hadoop、Hive等进行详细介绍。
- 元数据管理：元数据管理包括定义数据模型、数据字典、数据标准和约束等