"数据架构与数据仓库概念：缓冲、整合、应用集市、汇总层以及数据挖掘"

数据架构是数据仓库系统中的一个重要概念。数据架构定义了数据仓库系统中不同层级的组织结构和功能。根据数据仓库的目标和需求，数据架构可以分为缓冲层、整合层、应用集市层和汇总层。 缓冲层是数据仓库系统中最接近源系统的一层，它的结构几乎和源系统一致，保持业务原貌。缓冲层主要起到传输和映射数据的作用，也可以对一小部分数据保持少量历史。 整合层是数据仓库系统的核心层，它面向整合，主要负责数据的整合和提供规范和共享。整合层设计了数据仓库的主题模型，以满足不同的分析要求。 应用集市层是面向应用的一层，它根据不同的应用需求定制数据。应用集市层可以根据具体的应用场景和需要对数据进行定制，以满足用户的需求。 汇总层是数据仓库系统中的初级数据加工层。汇总层主要进行明细数据和汇总数据的对比，并根据对应用的提炼进行数据加工。汇总层的模型描述主要包括应用模式、应用数据模型和汇总层的指定模型，其中星型模型和雪花模型是常用的模型类型。 在数据仓库系统中，还涉及到初级阶段的Ad-hoc、高阶Ad-hoc和数据挖掘。初级阶段的Ad-hoc主要是进行汇总和分析，其中汇总主要使用汇总表和雪花模型，而分析主要使用Fact表和偏逻辑化模型的PDM。高阶Ad-hoc主要是单系统固定报表和审计等专项应用的源模型。 数据仓库系统的应用范围广泛，涉及到IT人员、业务分析人员、决策用户和高级分析人员等不同角色。对于IT人员来说，数据仓库系统可以提供灵活查询、数据挖掘等功能；对于业务分析人员来说，数据仓库系统可以帮助他们进行数据分析和业务决策；对于决策用户来说，数据仓库系统可以提供固定报表和KPI Dashboard等决策支持工具；对于高级分析人员来说，数据仓库系统可以提供更高级的分析功能。 此外，数据仓库系统还可以提供数据接口，包括行内系统接口和行外系统接口。通过这些接口，可以将数据仓库系统与其他系统进行有效连接，实现数据的共享和交流。 总的来说，数据架构是数据仓库系统中的组织结构和功能的定义，其中包括缓冲层、整合层、应用集市层和汇总层。数据仓库系统可以提供灵活查询、数据挖掘、固定报表和KPI Dashboard等功能，满足不同角色的需求。通过各种数据接口，数据仓库系统还可以与其他系统实现数据的共享和交流。