标签系统与数仓关系，用mermaid画出流程图

标签系统和数据仓库（Data Warehouse）通常在企业数据分析过程中紧密关联。在数据仓库中，标签系统用于组织、管理和描述数据，帮助用户快速理解和查询关键信息。标签可以包括业务类别、产品属性、用户特征等，有助于建立维度模型和事实表。

以下是使用Mermaid语言绘制的一个简单的流程图，表示标签系统与数据仓库的关系：

graph LR
A[获取源数据] --> B[数据清洗]
B --> C[数据转换]
C --> D[添加标签]
D --> E[数据整合]
E --> F[创建数据立方体]
F --> G[加载到数据仓库]
G --> H[标签维护]
H --> I[数据分析查询]
I -- 可视化--> J[报告和仪表板]

在这个流程中：
1. A：开始于从各个源系统收集原始数据。
2. B：对数据进行清洗，处理缺失值、异常值等。
3. C：将数据转换成适合存储和分析的结构，可能涉及到标签映射和标准化。
4. D：在数据中添加或更新标签。
5. E：将清洗和标记后的数据整合到一起形成数据仓库的数据模型。
6. F：创建数据立方体（Dimensional Model），标签作为其中的重要维度。
7. G：加载整合后的数据到数据仓库。
8. H：持续监控和维护标签的准确性和完整性。
9. I：用户通过标签进行数据分析查询。
10. J：结果生成可视化报告和仪表板，便于决策支持。