鲁达 什么是DW表？
DW表是数据仓库中重要的一个概念，DW是Data Warehouse（数据仓库）的英文缩写，DW表是数据仓库中的表格。数据仓库是指集成、存储、管理来自多个系统的各类数据，以支持企业内部的决策制定、业务分析和发掘具有业务价值的信息的一种技术体系。
DW表有哪些特点？
1. 面向主题：DW表是针对具体业务问题形成的主题来设计的；
2. 集成：DW表是从不同的操作系统、数据库、文件格式和网络来集成的数据；
3. 非易失性：DW表中的数据不会因为系统的关闭或者掉电而丢失；
4. 时间性：DW表中的数据会存在一个时间周期上的变化，可以追溯到历史中的过去；
5. 面向分析：DW表中的数据是为了支持决策制定和业务分析而设计的，是数据分析领域的重点研究对象。
DW表的设计过程有哪些？
DW表的设计需要按照一定的规范，具体的设计过程包括：
1. 需求分析：根据用户的需求，分析业务过程所涉及到的对象，筛选出需要的数据对象；
2. 工程建立：基于所选出的数据对象进行建模和设计，包括设计数据模型、数据仓库模型、ETL过程和数据集市；
3. 数据抽取：从各个来源系统抽取数据，按照一定的规则进行预处理和清洗；
4. 数据转换：将抽取的数据转化成标准的数据模型并进行格式转换；
5. 数据装载：将转化后的数据装入数据仓库；
6. 数据分析：基于数据仓库，进行数据分析和业务分析。
DW表的数据质量如何保障？
DW表的数据质量是影响数据分析结果的关键因素之一，为保障DW表的数据质量，需要采用以下方法：
1. 数据清洗：通过数据清洗来剔除无效或错误的数据；
2. 数据补全：补全缺失数据，使数据更加完整；
3. 数据一致性：保障数据在不同的地方保持一致性；
4. 数据合法性：保障数据的合法性，确保数据符合业务规则；
5. 数据安全性：保障数据的安全性，避免数据泄漏和不恰当的操作。
总结
DW表是数据仓库中非常重要的一个概念，DW表的设计和维护对于企业的决策制定和业务分析具有重要意义。DW表的设计需要按照一定的规范进行，保障DW表的数据质量可以采用数据清洗、数据补全、数据一致性、数据合法性和数据安全性等方法。