数据仓库(DataWarehous一个面向主题的SubjectOrient集成的Integrat相对稳定的Non-Volatil反映历史变化(TimeVariant数据集合，什么是数据仓库呢?一般认为。用于支持管理决策(DecisMakeSupport

各个业务系统之间各自分离，面向主题：操作型数据库的数据组织面向事务处理任务。而数据仓库中的数据是依照一定的主题域进行组织的

以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。集成的数据仓库中的数据是对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到必需消除源数据中的不一致性。

所涉及的数据操作主要是数据查询，相对稳定的数据仓库的数据主要供企业决策分析之用。一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。

系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)目前的各个阶段的信息，反映历史变化：数据仓库中的数据通常包括历史信息。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。

一个典型的企业数据仓库系统通常包括数据源、数据存储与管理、OLA P服务器以及前端工具与应用四个部分。

整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。数据源：数据仓库系统的基础。

对数据进行抽取、清理，数据的存储与管理：整个数据仓库系统的核心。现有各业务系统的基础上。并有效集成，依照主题进行重新组织，最终确定数据仓库的物理存储结构，同时组织存储数据仓库元数据(具体包括数据仓库的数据字典、记录系统定义、数据转换规则、数据加载频率以及业务规则等信息)

以支持用户多角度、多层次的分析，OLA P服务器：对分析需要的数据依照多维数据模型进行再次重组。发现数据趋势。其具体实现可以分为：ROLA PMOLA P和HOLA P

报表工具、数据挖掘工具既针对数据仓库，前端工具与应用：前端工具主要包括各种数据分析工具、报表工具、查询工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市开发的应用。其中数据分析工具主要针对OLA P服务器。同时也针对OLA P服务器。

一般的核心应用都是进销存管理和账务管理，保守的ERP系统中。数据库中的数据也是紧紧围绕产品信息、票据和账目明细进行的这样的数据层可以很好地实现OLTP但如果要为企业高层提供决策数据的话，就有必要对这样原始的松散的孤立的数据进行抽取、清洗、加上时间标志并进行合理的分类，以使之能够进入数据仓库并支持OLA P

信息丰富而知识贫乏的现象非常普遍。啤酒搭着尿布卖”故事曾经震动了多少人的神经。信息作为现代企业的珍贵资源，社会是个信息爆炸的时代。占据着越来越重要的地位，已经成为现代企业科学管理的基础，正确决策的前提，有效调控的手段。 

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