数据仓库实践系列课程(1)——数据仓库基本概念资料
01数据仓库概述.ppt
分析决策人员的挑战
组织内部
横向共享信息 数据的重构 个人授权 服务和质量管理
组织之间
合作伙伴 客户驱动的解决方案 战略联盟 价值链和供应链
市场
竞争对手 市场分割 实时的市场行情 全球化
10
数据可信性
数据没有同一时间基准
例如：一个企业的两个部门向管理者呈送报表 部门A，于星期天傍晚抽取了分析所需的数据，结论
销售 客户 索赔
产品 帐户
政策
25
面向主题的数据组织
主题：宏观分析领域所涉及的分析对象 面向主题的数据组织方式：在较高的层次上对分析
对象的数据的一个完整、一致的描述。 采用面向事务进行数据组织，其特点为：
充分考虑企业的部门组织结构和业务活动 反映企业内部数据流动情况，业务处理的数据流程 与业务处理流程中的单据、票证、文档有良好的对应 数据与应用（数据的处理）有一定的对应
定位数据 + 获得数据 + 集成报告，完成任务所需时间较长 每份报告各自需求不同，因此每份报告所需要的时间都很
长。
13
从数据到信息
例如：“今年的帐户情况与前五年比较” 涉及大量应用：储蓄应用、贷款、即期汇票管理、
信托，而这些应用并未集成。 没有足够的历史数据：
贷款部门，拥有二年的数据 银行存折处理，拥有一年的数据 即期汇票管理只有60天的数据 现金交易处理具有18个月的系统
操作型系统,OLTP
下订单 处理呼叫 装货 开发货单 收取现金 预定座位
将数据写入数据库
►信息型系统
▪ 给我销售量最好的产品名单 ▪ 告诉我出问题的地区 ▪ 告诉我为什么（向下钻取） ▪ 让我看看其他的数据（横向
钻取） ▪ 显示最大利润 ▪ 当一个地区的销售低于目标
第一讲数据仓库基础共67页
• 删除对决策分析没有意义的数据。 • 转换到统一的数据名称和定义。 • 计算统计和衍生数据。 • 填补缺失数据。 • 统一不同的数据定义方式。
1.3.3 OLAP服务器
OLAP服务器是用于存储多“维”数据的， 存储结构类似与立方体的结构，提供给用 户快速的数据分析支持。
——数据仓库之父[William H.Inmon]
1.1.1 数据仓库特点（面向主题的）
操作型数据库
生产系统
数据仓库
销售系统
客户
财务系统
操作型数据库是面向特殊处理 任务，各个系统之间各自分离
数据仓库是按照一定的主题域
进行组织。一个主题通常与多 个操作型信息系统相关
1.1.2 数据仓库特点（集成的）
2.1 什么是OLAP
OLAP(Online Analysis Process)是针 对特定问题的联机数据访问和分析。通过 对信息(维数据)的多种可能的观察形式进 行快速、稳定一致和交互性的存取，允许 管理决策人员对数据进行深入观察。
对OLAP的理解
• OLAP的目标是满足决策支持或多维环境特
数据仓库
1.3.8 信息发布系统
信息发布系统是把数据仓库中的数据， 或其他相关的数据发送给不同的地点或 用户。
基于Web的信息发布系统是当前比较流 行的多用户访问的最有效方法。
数据仓库
问题
什么是数据仓库？
为什么要建数据仓库？
• 数据集成问题 • 数据动态集成问题 • 历史数据问题
• 数据的综合问题
1.3.1 数据仓库数据库
数据仓库数据库是整个数据仓库的核心， 是数据信息存放的地方，对数据提供存取 和检索支持。相对于传统数据库来说，其 突出的特点是对海量数据的支持和快速的 检索技术。
数据仓库数据仓库概述_2022年学习资料
搜索指数-成交指数-搜索与成交指数-趋势简报-iphone5s:■搜索指数-"ph..“最近七天的搜索指数 比↓6.6%，与去年同-其相比◆1362.0%。-2014.03.01-2014.08.31-245.93 -"iph.最近三十天的搜索指数环比↑5.5%，与去年-同期相比十2277.7%ǒ-217,850-“ph "朱来一周内的总体趋势预测：保持平稳。-189,766-去阿里指数查看供货情况-W从-161,681-相关 识-133,596-搜索指数：-指数化的搜索里，反映搜索掐势，不等同于搜索次-105,511-数。-成交指 ：-由搜索带来的成交里，并进行指数化处理。反映成交-03-14-04-07-05-01-05-25-068-07-12-08-05-08-29-趋势，不等同于成交里或成交金额。-数据来源：-7月8月3月0用1用 月月2月3月4月币月6月月8月甲月10用1用2月月2月3月4月月6月月8月甲月10用1用2月月月3月4月序 6月月8》-淘宝网和天猫的总数据。-详细信息>
1.1数据仓库产生的原因-数据处理的类型->-操作型处理（OLTP:数据的收集、整理、存储、-查询和增、删 改操作。-分析型处理OLAP:数据的再加工，往往要访问大-量的历史数据，进行复杂的统计分析。-10
1.1.1操作型数据处理-是数据库系统的主要应用-特点：数据存取频率高、响应时间要快、-存取数据量小、数据 储正确可靠。-冬系统基本架构：-用户-应用系统-数据库管理系统-11
1.1.2分析型数据处理-典型的分析型应用就是决策支持系统。-需要具备的基本功能是：建立各种数学模型，对据统计分析，得出有用的信息作为决策的依据。-14
人群定位从2014-06-01到2014-08-31,91天来搜索iphone5s的消费者-性别比例-年龄 显示人群占比-喜好度-TGD-115-28%-72%-偏高-100-偏低-85-18-24-25-29-3 -34-35-39-40-49-50-59-分享到固②名从-星座☐显示人群占比-爱好□显示人群占比-摩羯水瓶-及射手-双鱼-见天蝎-的白羊-95100105-倾向性-四天秤-8金牛-四处女-国效子-见师子-☑巨 -爱美-数码-户外-运动-宠物-居家-健美-摄景影-花卉-爱吃-女生-一族-主妇-委食-收藏
数据仓库概述PPT(共 57张)
16
细节的
操1作.型1.数3据两者数据处理模式的分析差型数别据
综合的，或提炼的
当前数据
历史数据
更新的
不可更新，只读的
生命周期符合SDLC （软件开发生命周期）
完全不同的生命周期
对性能要求高 一个时刻操作一个单元 事务驱动 面向应用 一次操作数据量小，计算简单 支持日常操作
29
1.2 数据仓库的基本概念
数据仓库就是一个面向主题的、集成的、不可更新 的、随时间不断变化的数据集合，通常用于企业的 决策支持。
30
1.2.1 面向主题
主题：是一个抽象的概念，是在较高层次上将企业 信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽 象。在逻辑上，它对应于企业中某一宏观分析领域 所涉及的分析必须把分析数 据从事务处理环境中提取出来，按照决策支持系统处 理的需要进行重新组织，建立单独的分析型处理环境。 数据仓库正是为了构建这种新的分析型处理环境而 出现的一种数据存储和组织技术。
27
数据仓库概述 1.1 数据仓库产生的原因 1.2 数据仓库的基本概念 1.3 数据仓库的体系结构
第1讲 数据仓库概述
1
数据仓库概述 1.1 数据仓库产生的原因 1.2 数据仓库的基本概念 1.3 数据仓库的体系结构
2
数据仓库概述
1.1 数据仓库产生的原因 1.1.1 操作型数据处理 1.1.2 分析型数据处理 1.1.3 两种数据处理模式的差异 1.1.4 数据库系统的局限性
对性能要求宽松 一个时刻操作一个集合 分析驱动 面向分析 一次操作数据量大，计算复杂 支持管理需求
数据仓库的基本概念
数据仓库的基本概念随着信息技术的不断发展和应用，数据已经成为企业管理和决策的重要资源。
在日常运营中，企业需要大量的数据来支持业务流程和决策，但这些数据通常被分散在不同的系统和部门中，难以实现统一的管理和利用。
为了解决这一问题，数据仓库应运而生。
数据仓库是一种专门用于存储和管理企业数据的系统，它可以将来自不同数据源的数据进行集成和转换，形成一致的数据模型，并提供灵活的查询和分析功能，帮助企业更好地理解业务状况和趋势，为决策提供支持。
数据仓库的基本结构数据仓库通常由三个主要组件组成：数据源、数据转换和数据存储。
数据源是指企业内部或外部的各种数据来源，包括关系型数据库、文件系统、数据仓库、云存储等。
数据源的数据需要经过抽取、清洗、转换等操作，才能被存储到数据仓库中。
数据转换是指将数据源中的数据进行规范化、整合和转换，以满足数据仓库的数据模型和数据质量要求。
数据转换通常包括数据清洗、数据转换、数据集成等过程，其中数据清洗是最为重要的一环，它可以帮助企业清除数据中的噪声、冗余和错误，提高数据质量。
数据存储是指将经过转换后的数据存储到数据仓库中，以供后续的查询和分析。
数据存储通常采用多维数据模型，将数据按照不同的维度进行组织和存储，以提高查询效率和灵活性。
数据存储的核心是数据仓库服务器，它可以支持多种查询方式和分析工具，如OLAP、数据挖掘、报表等。
数据仓库的特点数据仓库具有以下几个特点：1. 面向主题：数据仓库是以主题为中心进行建模和存储的，每个主题都包含一组相关的数据，如销售、库存、客户等。
这种面向主题的设计可以帮助企业更好地理解业务，提高决策效率。
2. 集成性：数据仓库可以将来自不同数据源的数据进行集成和转换，形成一致的数据模型。
这种集成性可以帮助企业消除数据孤岛，实现数据一致性和完整性。
3. 非易失性：数据仓库中的数据是不可修改的，一旦存储到数据仓库中，就不能再进行修改或删除。
这种非易失性可以保证数据的可追溯性和数据安全性。
数据仓库的基本概念
2 基于数据仓库的决策支持系统(DSS)由三个部件组成：数据仓库技术(Data warehousing)，联机分析处理技术(OLAP，On—Line Analytical Pro—cessing)，数据挖掘技术(Data Mining)。
OLAP的多维数据分析主要通过对多维数据的维进行剖切、钻取和旋转来实现对数据库所提供的数据进行深入分析，为决策者提供决策支持。多维结构是决策支持的支柱，也是OLAP的核心。
数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的。模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘可以看成是一种数据搜寻过程，它不必预先假设或提出问题，但是仍能找到那些非预期的却令人关注的信息，这些信息表示了数据元素的关系和模式。它能挖掘出数据键潜在的模式(pattern)，找出最有价值的信息和知识(knowledge)。指导商业行为或辅助科学研究。研究对象是大规模和超大规模的数据集合。
所谓集成，是指数据仓库中的信息不是从各个业务系统中简单抽取出来的，而是经过一系列加工、整理和汇总的过程，因此数据仓库中的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
所谓随时间变化，是指数据仓库内的信息并不只是反映企业当前的状态，而是记录了从过去某一时点到当前各个阶段的信息。通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。
联机分析处理(OLAP，On—Analytical Pro—cessing)是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业给特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。OLAP的目标是满足决策支持或多维环境特定的查询和报表需求。数据仓库侧重于存储和管理面向决策主题的数据；而OLAP侧重于数据仓库的数据分析，并将其转换成辅助决策信息。OLA P的一个主要特点是多维数据分析，这与数据仓库的多维数据组织正好形成相互结合、相互补充的关系。问此，利用OLAP技术与数据仓库的结合可以较好地解决传统决策支持系统既需要处理大量数据又需要进行大量数值计算的问题。
数据仓库：介绍数据仓库的基本概念、特点和设计
数据仓库：介绍数据仓库的基本概念、特点和设计引言在当今信息时代，数据的重要性不言而喻。
随着企业和组织的迅速发展，数据量的不断增长，有效地管理和分析数据变得至关重要。
为此，数据仓库作为一种集成和存储大量数据的解决方案被广泛应用。
本文将介绍数据仓库的基本概念、特点和设计，帮助读者更好地了解和应用数据仓库。
第一部分：基本概念H1: 什么是数据仓库？数据仓库可以被理解为一种集成和存储多源、多结构、大容量数据的系统。
它是一个专门用于支持决策分析和业务智能的数据平台。
数据仓库通过把分散的数据整合到一个统一的存储中，提供了一个一致、准确、可靠的数据来源，以便进行各种分析和报告。
H2: 数据仓库的功能数据仓库的主要功能是数据整合、数据存储和数据分析。
数据整合包括从不同的数据源中提取数据，并进行清洗、转换和集成，以保证数据的一致性和准确性。
数据存储是指将整合的数据持久化到数据仓库中，提供高性能的数据访问和查询。
数据分析是数据仓库的核心功能，它可以通过各种分析工具和技术，帮助用户深入挖掘数据，探索数据之间的关联和模式，发现潜在的业务机会和问题。
H3: 数据仓库的架构数据仓库的架构包括数据源层、数据集成层、数据存储层和数据使用层。
数据源层是指各种数据源，如关系数据库、文件、日志等。
数据集成层是负责将数据源中的数据提取、清洗和转换，以满足数据仓库的需求。
数据存储层是指存储整合后的数据的位置，通常采用关系数据库。
数据使用层包括数据访问接口和报表工具，用于用户对数据进行分析和报告。
第二部分：特点和优势H1: 数据仓库的特点数据仓库具有以下几个特点：1.面向主题：数据仓库根据业务需求，将数据组织成主题，提供便于分析的数据模型。
2.集成性：数据仓库整合了不同来源的数据，消除了数据冗余和不一致性。
3.非易失性：数据仓库中的数据一般是只读的，不会因为操作或事务而发生变化。
4.完整性：数据仓库保持历史数据的完整性，记录了过去的业务活动和状态变化。
数据仓库基本概念
数据仓库基本概念数据仓库是一个面向主题、集成、时间可变、非易失性的数据集合，用于支持管理决策。
它是企业级数据中心的核心，是利用数据分析为业务提供支持的重要工具。
数据仓库的设计基于业务需求，是为支持企业决策而构建的。
它集中存储企业各个方面的数据，并提供了快速、易用、灵活的数据检索方式。
数据仓库的设计目标是能够提供一种有质量、一致、准确的数据集，从而为企业决策提供最好的支持。
数据仓库具有以下基本特征：1. 面向主题：数据仓库是面向业务主题的，而不是面向应用或部门，它在数据结构、数据格式等方面与应用系统、各部门内部的数据是分开的。
2. 集成性：数据仓库整合了来自于不同系统、不同部门的数据，通过ETL过程，实现数据的提取、转换和加载，从而产生一个一致、标准、统一的数据集。
3. 时间可变性：数据仓库是为了支持历史性数据的查询和分析而构建的，它记录了数据的历史变化情况，存储了历史数据版本，方便用户进行历史数据的回溯和分析。
4. 非易失性：数据仓库中的数据是不易失的，它要求有一定的容错机制和备份策略，以保证数据的安全性和可靠性。
5. 决策支持：数据仓库是为了支持决策而构建的，它提供了各种查询、统计和分析功能，方便用户进行数据的挖掘和分析，支持用户做出更加准确、科学、有效的决策。
数据仓库的设计过程一般包括需求分析、数据建模、ETL开发、数据仓库实现和维护。
在需求分析阶段，要明确业务目标和业务需求，确定数据仓库的主题和范围。
在数据建模阶段，要根据需求分析结果，进行数据建模和数据字典的设计，构建数据仓库的物理架构和逻辑架构。
在ETL开发阶段，要开发ETL过程，进行数据提取、转换和加载。
在实现和维护阶段，要进行数据管理、数据质量控制、数据安全管理和性能优化等工作。
在数据仓库的实现过程中，还可以采用数据仓库的架构、数据挖掘技术和数据可视化技术等手段，增强数据仓库的功能和应用价值。
综上所述，数据仓库是企业重要的决策支持工具，是面向主题、集成、时间可变、非易失性的数据集合。
数据仓库的基本概念
本
概
…….
念
主题域的特征：独立性，完备性
编辑ppt
15
1.主题是抽象的。即在较高层次上将企业信息系统中的 数据综合、归类并进行分析利用的抽象。是对应企业中 某一宏观分析领域所涉及的分析对象。
面向主题的数据组织方式：是在较高层次上对分析对象 数据的一个完整、一致的描述，能完整、统一的刻画各 个分析对象所涉及的企业各项数据，以及数据之间的联 系。 2.DM中的数据是面向主题进行组织的。
编辑ppt
13
数据仓库的基本结构（续）
４．可视化用户界面(Visualization) 可视化前端服务：需求的分析结果 显示给用 户。 前端服务的主要内容：用户指定分析主题，确 定分析粒度与维度，对DW中的主题数据进一 步汇总集成，以同步数据表、分析报告、折线 图、直方图、雷达图、圆饼图等方式将分析结 果 用户。
较低 几秒—几十分钟
念
编辑ppt
10
1-3 数据仓库的基本结构
操作型事物处理系统设计目的：简单检 索（少量记录的日常操作）
复杂的分析型数据仓库设计目的：复杂 查询（大量数据汇总和分类）
技术人人使用角度分：体系结构 用户使用角度分：
数据仓库的基本结构由四部分组成：
编辑ppt
11
数据仓库的基本结构（续）
的
（2）维层次级别的确定
基
如：地区维的级别关系是国家地区省城市四个层次。
本
注意：数据综合时，要在同一维层次上进行求和操作。
概
念
编辑ppt
20
第
数据立方体：
一
章
数据立方体是指由两个或更多个属性即两个
数
或更多个维来描述或者分类的数据。
数据仓库基本概念
数据仓库基本概念⼀、度量、指标、指标器度量和维度构成OLAP的主要概念，对于在事实表或者⼀个多维⽴⽅体⾥⾯存放的数值型的、连续的字段，就是度量。
这符合上⾯的意思，有标准，⼀个度量字段肯定是统⼀单位，例如元、户数。
如果⼀个度量字段，其中的度量值可能是欧元⼜有可能是美元，那这个度量没法汇总。
在OLAP中还有计算度量的说法，⽤⼀个总费⽤除以⽤户数，得到每户平均费⽤。
但这究竟还算不算度量了呢？这已经不是原本意义上的度量了，只是为了称呼⽅便⽽已。
这就得说到指标，英⽂的Metric。
在绩效管理软件⾥⾯，通常是有这个概念的。
其定义可表述为"它是表⽰某种相对程度的值"。
区别于度量概念，那是⼀种绝对值，尺⼦量出来的结果，汇总出来的数量等。
⽽指标⾄少需要两个度量之间的计算才能得到，例如ARPU，⽤收⼊⽐上⽤户数，例如收⼊增长率，⽤本⽉收⼊⽐上上⽉收⼊。
当然可能指标的计算还需要两个以上的度量。
⽽Indicator的字⾯意思为指⽰器，在KPI中，最后⼀个I就是它，但是⽤中⽂称呼它的时候，总是叫"关键绩效指标"，⽽没有叫做"指标器"，也就造成⼀些混乱。
我们⾝边充当指⽰器的有：红绿灯，提醒⾏⼈车辆是否等待或通⾏；监控室⾥的警报灯，提醒哪⼉出现异常；汽车仪表盘，提醒驾驶员油是否⾜够，速度如何。
它们起到的作⽤是传递⼀种宏观的信息，促使⼈的下⼀步⾏动。
红灯停绿灯⾏；看到警报亮起要赶紧派⼈查看。
⽬前常见的企业绩效管理软件中，仪表盘（有的地⽅称作驾驶舱）的展⽰界⾯也是必不可少，正是⽤这种直观⽽⽐较有象征性的指⽰器反映企业运营状况。
可以设想提出KPI的初衷，是希望企业通过⼀些粗略（⾮细节）的信息（⽽⾮数据）来为下⼀步的决策作出依据。
导致不同的决策⾏为必定是离散的输⼊，最简单的就是⼀个开关，是或不是（例如警报灯）。
如果说度量和指标是定量话，指⽰器就是⼀种定性的。
然⽽，这些系统中的KPI并⾮完全上⾯提到的指⽰器，很多系统建设称为度量系统或是指标系统。
数据仓库的概念、设计及应用分析.pptx
典型的元数据包括：
❖数据仓库表的结构 ❖数据仓库表的属性 ❖数据仓库的源数据（记录系统） ❖从记录系统到数据仓库的映射 ❖数据模型的规格说明 ❖抽取日志 ❖访问数据的公用例行程序
数据仓库设计中的几个重要概念 (续）
❖Data Mart
数据集市 -- 小型的，面向部门或工作组级数据仓库。
❖Operation Data Store
DSS分析人员一定要严格遵循“给我我所要的东西，然后我 能告诉你我真正需要的东西”的工作模式； 反馈循环的周期越短，越有可能成功； 需要调整的数据量越大，反馈循环所需要的周期就越长
数据仓库的应用
❖在证券业的应用 :可处理客户分析、帐户分析、证券交易数据分析、
非资金交易分析等多个业界关心的主题，为客户提供针对其个人习惯、投资组合的投 资建议，从而真正作到对客户的贴心服务。
数据无时基 数据算法上的差异 抽取的多层次 外部数据问题 无起始的公共数据源
❖生产率低
根据全部数据生成企业报表 定位数据需要浏览大量文件 抽取程序很多，并且每个都是定制的，不得不克服很多技术上 的障碍。
❖数据转化为信息的不可行性
数据没有集成化 缺乏将数据转化为信息所需的历史数据
体系结构设计环境的层次
❖数据周期：是指从操作型数据发生改变起，到这个变 化反映到数据仓库中所用的时间。
从操作型环境知道数据的改变到这个变化反映到数 据仓库中至少应该经历24小时。
❖简要记录：或聚集记录，是把不同操作型数据的详细
信息聚集在一个记录中而形成的记录。 好处：①减少数据量； ②为用户的访问和分析提供了一种紧凑的方
操作数据 (局部)
操作数据 (局部)
数据集市
数据集市
存在的问题:
数据仓库基本概念[1]
![数据仓库基本概念[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/575be2bdb52acfc788ebc95f.png)
PPT文档演模板
2020/11/21
数据仓库基本概念[1]
• 如何预先发现和避免企业运作过程中不易 察觉的商业风险？
PPT文档演模板
数据仓库基本概念[1]
数据仓库应运而生
• 数据仓库的出现和发展是数据库和OLTP技 术发展、数据库应用深化的产物；
• 目的是把数据库中的大量数据转化为有用 信息，为企业更好地进行决策服务。
PPT文档演模板
数据仓库基本概念[1]
以秒、分钟、甚至小时为计量 单位
PPT文档演模板
数据仓库基本概念[1]
1.3数据仓库与决策支持系统
• 决策支持系统的发展阶段
– 初始阶段（DSS阶段） – 与专家系统结合阶段（IDSS阶段） – 基于数据仓库技术阶段（BI阶段）
• 基于数据仓库的决策支持系统
PPT文档演模板
数据仓库基本概念[1]
DSS的先天不足
动态变化、按字段更新
数据结构
使用频率 数据访问量
对响应时间的 要求
高度结构化、复杂、适 合操作计算
高
每个事务只访问少量记 录
以秒为单位计量
数据仓库 历史的、存档的、归纳的、计 算的数据 面向主题域、管理决策分析应 用 静态、不能直接更新、只定时 添加 简单、适合分析
中到低 有的事务可能要访问大量记录
PPT文档演模板
数据仓库基本概念[1]
1.1从传统数据库到数据仓库(续)
• 传统的事务处理环境不适宜于决策支持应 用
– 事务处理和分析处理的性能特性不同 – 数据集成问题 – 数据动态集成问题 – 历史数据问题 – 数据的综合问题
• 操作型环境和分析型环境的分离:数据抽取
PPT文档演模板
数据仓库的基本概念
数据仓库的基本概念随着信息化时代的到来，数据的积累和应用越来越广泛，数据仓库作为企业数据管理的重要手段，也受到了越来越多的关注。
数据仓库是一种面向主题、集成、稳定、随时可用的数据集合，为企业决策提供了可靠的数据支持。
本文将从数据仓库的基本概念、架构、设计和实现等方面进行探讨。
一、数据仓库的基本概念1.1 数据仓库的定义数据仓库是一个面向主题、集成、稳定、随时可用的数据集合，为企业决策提供可靠的数据支持。
它是一个面向决策支持的数据集成、管理和分析平台，主要用于支持企业的决策制定和业务分析。
1.2 数据仓库的特点（1）面向主题：数据仓库是针对某个主题的数据集合，这个主题可以是企业的销售、市场、客户、产品等。
数据仓库以主题为导向，提供了全面、一致的数据视图，帮助企业深入了解业务。
（2）集成：数据仓库是从多个数据源中集成数据而成，可以包括企业内部的各种数据系统，也可以包括外部的数据源。
数据仓库的集成性使得企业可以从不同的角度来看待业务，更好地进行分析。
（3）稳定：数据仓库提供了稳定的数据环境，数据的结构和内容都是经过精心设计和维护的。
这使得企业可以放心地使用数据仓库中的数据，而不必担心数据的质量和可靠性问题。
（4）随时可用：数据仓库提供了随时可用的数据访问服务，任何人都可以在任何时间、任何地点通过合适的工具来访问数据仓库中的数据。
这为企业的决策制定和业务分析提供了极大的便利。
1.3 数据仓库的目的数据仓库的主要目的是为企业的决策制定和业务分析提供可靠的数据支持。
通过数据仓库，企业可以深入了解业务，发现业务规律，预测业务趋势，从而更好地制定决策和调整业务战略。
二、数据仓库的架构2.1 数据仓库的架构模型数据仓库的架构模型主要包括三层，即数据源层、数据仓库层和数据应用层。
数据源层是指数据仓库所需要的各种数据源，包括企业内部的各种数据系统和外部的数据源；数据仓库层是指数据仓库的存储和管理层，包括数据仓库的数据模型、数据仓库的物理存储结构、数据抽取、转换和加载以及数据仓库的维护和管理；数据应用层是指数据仓库的应用层，包括数据仓库的查询、报表、分析、挖掘等应用。