数据仓库开发过程分几个阶段?

数据仓库开发过程分为需求分析、模型设计、数据抽取、数据清洗、数据加载、数据应用六个阶段。需求分析阶段明确业务目标，模型设计阶段构建数据结构，数据抽取阶段从源系统获取数据，数据清洗阶段处理异常值，数据加载阶段存入目标系统，数据应用阶段生成报表或分析结果。

每个阶段都有具体任务，需求分析需收集用户意见，模型设计要规划表结构，数据抽取需编写脚本，数据清洗需检查数据质量，数据加载需验证完整性，数据应用需测试功能。开发过程需反复迭代，确保数据准确、及时、可用，最终支持业务决策。