數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的和時(shí)變的數(shù)據(jù)集合。它是一個(gè)綜合性的解決方案，主要用于幫助相關(guān)部門和業(yè)務(wù)人員做出更符合業(yè)務(wù)發(fā)展規(guī)律的決策。它具有分析歷史數(shù)據(jù)、集成多個(gè)來源的數(shù)據(jù)以及一致和準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)質(zhì)量的優(yōu)勢。

數(shù)據(jù)倉庫的最早概念可以追溯到20世紀(jì)70年代，其最初目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)企業(yè)范圍的集成。比爾。學(xué)者Inmon最早將數(shù)據(jù)倉庫上升到理論層面進(jìn)行分析，并提出了數(shù)據(jù)倉庫的概念。數(shù)據(jù)倉庫在20世紀(jì)90年代開始流行。1994年，Ralph Kimball提出了數(shù)據(jù)集市的概念，允許構(gòu)建更小、更專用的數(shù)據(jù)倉庫來解決企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫的實(shí)施困難。隨著數(shù)據(jù)集市的增加，企業(yè)面臨著數(shù)據(jù)一致性的問題。最后，比爾·恩門提出的CIF（企業(yè)信息工廠）體系結(jié)構(gòu)將數(shù)據(jù)集市集成到一個(gè)統(tǒng)一的企業(yè)信息框架中。

其基本架構(gòu)包括數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)存儲和計(jì)算、OLAP服務(wù)器以及前端工具和應(yīng)用程序。該系統(tǒng)分為邏輯結(jié)構(gòu)、客戶機(jī)/服務(wù)器（C/S）結(jié)構(gòu)和不同的體系結(jié)構(gòu)模式。它包括五個(gè)層次:數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)提取、元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)倉庫管理和數(shù)據(jù)集市，并涵蓋索引和分區(qū)等技術(shù)。因?yàn)樗鼮樽罱K用戶提供了處理所需決策信息的有效方法，所以它被廣泛應(yīng)用于銀行、金融服務(wù)、消費(fèi)品和零售及批發(fā)部門，以及許多基于需求的產(chǎn)品的生產(chǎn)部門。

萌芽階段

數(shù)據(jù)倉庫的最早概念可以追溯到麻省理工學(xué)院在20世紀(jì)70年代進(jìn)行的一項(xiàng)研究，該研究致力于開發(fā)一個(gè)技術(shù)框架。麻省理工學(xué)院的研究人員曾經(jīng)提出一個(gè)指導(dǎo)意見，建議將業(yè)務(wù)系統(tǒng)和分析系統(tǒng)分開，將業(yè)務(wù)處理和分析處理分為不同的級別，并采用單獨(dú)的數(shù)據(jù)存儲和完全不同的設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)。

20世紀(jì)80年代初，數(shù)據(jù)庫、模型庫和方法庫的概念和方法被初步提出，這與麻省理工學(xué)院的研究成果不謀而合，并描述了一個(gè)具有決策系統(tǒng)的理想框架。然而，當(dāng)時(shí)數(shù)據(jù)庫技術(shù)還沒有廣泛應(yīng)用，理論研究多于系統(tǒng)建設(shè)，以至于決策支持系統(tǒng)的開發(fā)缺乏可操作、可實(shí)施的技術(shù)、方法和工具。于是在20世紀(jì)80年代中后期，DEC作為當(dāng)時(shí)技術(shù)最先進(jìn)的公司，集結(jié)眾人研究新的分析系統(tǒng)框架，并結(jié)合麻省理工學(xué)院的研究，創(chuàng)建了TA2（Technical Architecture 2）規(guī)范，推動(dòng)了數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展。后來在1988年，IBM愛爾蘭公司的巴里·德夫林和保羅·墨菲提出了“信息倉庫”的概念。雖然IBM僅用于市場營銷，尚未在實(shí)踐中應(yīng)用，但數(shù)據(jù)倉庫的基本原理和體系結(jié)構(gòu)已初步形成，相關(guān)技術(shù)如關(guān)系數(shù)據(jù)訪問、網(wǎng)絡(luò)、客戶機(jī)-服務(wù)器體系結(jié)構(gòu)和圖形界面也已基本具備。。

發(fā)展階段

1991年，比爾·恩門發(fā)表了關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫的開創(chuàng)性著作，解釋了數(shù)據(jù)倉庫的必要性和好處，并提供了構(gòu)建指南。這本書奠定了他在該領(lǐng)域的權(quán)威地位，為數(shù)據(jù)倉庫的基本理論、體系結(jié)構(gòu)和分析原理奠定了基石。

1994年，企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)和實(shí)施變得越來越困難，第一家實(shí)施數(shù)據(jù)倉庫的公司遭遇了大規(guī)模失敗。因此，數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建者和分析者開始考慮只構(gòu)建企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫的一部分，然后逐步增加它，但這種想法與比爾·恩門相反。此時(shí)，Ralph Kimball提出了數(shù)據(jù)集市和詳細(xì)指導(dǎo)的概念，在傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)模型和多維OLTP之間建立了良好的橋梁，解決了當(dāng)前的企業(yè)級問題。從那以后，數(shù)據(jù)集市取代數(shù)據(jù)倉庫變得流行起來。

1996年，關(guān)于“企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫和部門級數(shù)據(jù)集市”和“關(guān)系和多維”出現(xiàn)了“Inmon”和“Kimball”兩個(gè)對立的流派。最初，數(shù)據(jù)集市的成功實(shí)施占了上風(fēng)，但隨著數(shù)據(jù)集市的增加，企業(yè)面臨數(shù)據(jù)一致性的問題，因此數(shù)據(jù)集市被視為OLTP系統(tǒng)之一。由于數(shù)據(jù)集市經(jīng)常出錯(cuò)，因此出現(xiàn)了一些新的應(yīng)用，如數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市和ODS。由于概念模糊，數(shù)據(jù)倉庫被理解為OLTP。直到2001年，比爾·恩門提出的CIF（Corporation Information Factory）體系結(jié)構(gòu)終于將數(shù)據(jù)集市集成到一個(gè)統(tǒng)一的企業(yè)信息框架中。

快速發(fā)展

21世紀(jì)初，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)時(shí)代即將到來。數(shù)據(jù)倉庫與大數(shù)據(jù)的融合也成為當(dāng)前的發(fā)展趨勢。例如，在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源的基礎(chǔ)上，引入來自傳感器、地理信息、社交網(wǎng)絡(luò)等方面的非關(guān)系數(shù)據(jù)，通過Hadoop進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，利用數(shù)據(jù)虛擬化技術(shù)可以整合不同的數(shù)據(jù)源，然后利用壓縮技術(shù)管理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)，從而進(jìn)一步提供數(shù)據(jù)分析。隨著數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)在大數(shù)據(jù)場景中的廣泛應(yīng)用，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫工具逐漸被大數(shù)據(jù)工具取代，如OLAP（在線分析處理）。它是一種呈現(xiàn)綜合決策信息的方法，常用于決策支持系統(tǒng)、商業(yè)智能或數(shù)據(jù)倉庫。其主要功能是便于大規(guī)模數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)并為決策提供參考和支持。

數(shù)據(jù)倉庫的基本架構(gòu)包括數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)存儲和計(jì)算、OLAP服務(wù)器以及前端工具和應(yīng)用程序。數(shù)據(jù)源主要由來自多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)組成。數(shù)據(jù)存儲和計(jì)算主要負(fù)責(zé)對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和處理，構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)元數(shù)據(jù)系統(tǒng)。OLAP服務(wù)器主要重組多維數(shù)據(jù)模型分析所需的數(shù)據(jù)，支持用戶多角度、多層次的分析。前端工具和應(yīng)用主要包括數(shù)據(jù)倉庫的查詢、分析和報(bào)表工具以及基于數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)的各種應(yīng)用。

核心成分：數(shù)據(jù)倉庫的組成主要包括五層:數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)抽取、元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)倉庫管理和數(shù)據(jù)集市。

數(shù)據(jù)源：數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)來自多種數(shù)據(jù)源，主要來自大中型關(guān)系數(shù)據(jù)庫（如Oracle、SQL Server等。）、桌面數(shù)據(jù)庫（如Access、FoxBase等。）、文件和其他（如Excel、Word、圖像文件、圖形文件等。）和互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)（如網(wǎng)頁和電子郵件數(shù)據(jù)）。從地理上看，數(shù)據(jù)源可以分布在不同的區(qū)域。在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)模式方面，它具有不同的結(jié)構(gòu)形式，在數(shù)據(jù)內(nèi)涵方面，它具有不同的語義理解。它們構(gòu)成了數(shù)據(jù)倉庫的原始信息源，并為數(shù)據(jù)倉庫處理數(shù)據(jù)提供了基本材料。

數(shù)據(jù)析取：數(shù)據(jù)提取層是數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)倉庫之間的數(shù)據(jù)接口層。它的任務(wù)是將分散在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)中的數(shù)據(jù)源經(jīng)過該層處理后，構(gòu)建一個(gè)統(tǒng)一平臺、統(tǒng)一結(jié)構(gòu)和統(tǒng)一語法（語義）的數(shù)據(jù)實(shí)體——數(shù)據(jù)倉庫。因此，這一層的功能極其重要。它的主要任務(wù)是為數(shù)據(jù)倉庫提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)并及時(shí)更新這些數(shù)據(jù)。一個(gè)完整的數(shù)據(jù)提取功能包括數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和清理、數(shù)據(jù)加載和刷新，它們構(gòu)成了數(shù)據(jù)提取過程的四個(gè)連續(xù)階段。因?yàn)閿?shù)據(jù)抽取由三部分組成:抽取、轉(zhuǎn)換和加載，所以通常也稱為ETL。

元數(shù)據(jù)：元數(shù)據(jù)是指從數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換過程需要按照一定的規(guī)則進(jìn)行，這些規(guī)則往往由一定的規(guī)則表示。元數(shù)據(jù)通常存儲在元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)中并由其管理。元數(shù)據(jù)類似于數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)字典，主要用于抽取和刷新，是抽取和刷新的基本依據(jù)。

數(shù)據(jù)倉庫管理：數(shù)據(jù)倉庫管理一般由數(shù)據(jù)倉庫管理系統(tǒng)完成，其管理方法類似于傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。因此，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)一般經(jīng)過適當(dāng)?shù)母暮笥糜跀?shù)據(jù)倉庫管理，例如racle、DB2和SQL Server，它們可以用作數(shù)據(jù)倉庫管理系統(tǒng)，有時(shí)它也可以用于特殊系統(tǒng)管理。

數(shù)據(jù)集市：數(shù)據(jù)倉庫是反映主題的全局?jǐn)?shù)據(jù)組織，但全局?jǐn)?shù)據(jù)組織往往過于龐大。在實(shí)際應(yīng)用中，它們被設(shè)置為根據(jù)部門或特定任務(wù)反映子主題的本地?cái)?shù)據(jù)組織，這被稱為數(shù)據(jù)集市。數(shù)據(jù)集市和數(shù)據(jù)倉庫的關(guān)系相當(dāng)于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中視圖和數(shù)據(jù)庫的關(guān)系。數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)來自數(shù)據(jù)倉庫，數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的一部分，通常是直接面向應(yīng)用的層。

邏輯結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)倉庫的邏輯結(jié)構(gòu)包括三個(gè)部分:后期數(shù)據(jù)源、中間數(shù)據(jù)存儲管理和前期數(shù)據(jù)分析。

后數(shù)據(jù)源:主要指操作系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)信息來源廣泛，包括企業(yè)的內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)，通過相應(yīng)的數(shù)據(jù)存儲進(jìn)行存儲。

中間數(shù)據(jù)存儲管理:主要是在定義決策主題需求后，進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，然后對存儲的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行清洗和轉(zhuǎn)換，放入數(shù)據(jù)倉庫，劃分維度，確定數(shù)據(jù)倉庫的物理存儲結(jié)構(gòu)。

前置數(shù)據(jù)分析:是指數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)經(jīng)過部門數(shù)據(jù)中心或多維數(shù)據(jù)中心，形成對用戶查詢和應(yīng)用有用的信息。在這個(gè)過程中，需要多維分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具、報(bào)表和查詢工具來實(shí)現(xiàn)自己的決策支持功能。

C/S結(jié)構(gòu)：通用的C/S結(jié)構(gòu)不僅可以簡化整個(gè)工作流程，還可以減少系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸。數(shù)據(jù)倉庫具有這樣的典型特征，提高了整個(gè)數(shù)據(jù)倉庫的效率。客戶端的主要功能需求包括客戶交互、格式化查詢、報(bào)表生成等。服務(wù)器上的主要功能包括輔助決策查詢、復(fù)雜計(jì)算等綜合支持功能。

架構(gòu)模式

星形模式：星型模式是最常見的數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)模式，它由一個(gè)數(shù)據(jù)量大且無冗余的大型事實(shí)表和一組小型維度表組成。每個(gè)維度表都通過主鍵連接到事實(shí)表。這個(gè)模式圖就像一個(gè)恒星爆發(fā)，維度表顯示在中心表周圍的射線上。

雪花圖案：雪花圖案是星形圖案的延伸，與雪花的形狀相似。該模型進(jìn)一步規(guī)范了一些維度表，將數(shù)據(jù)進(jìn)一步分解為多個(gè)詳細(xì)的類別表，并減少了事實(shí)表。

主要特征

面向主題的：數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是按照某個(gè)主題領(lǐng)域組織的。主題是一個(gè)抽象的概念，是指僅使用數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行決策時(shí)用戶關(guān)心的關(guān)鍵領(lǐng)域。面向主題的數(shù)據(jù)組織方法是在更高層次上對分析對象的數(shù)據(jù)進(jìn)行完整、一致的描述，可以完整、統(tǒng)一地刻畫每個(gè)分析對象所涉及企業(yè)的數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。

數(shù)據(jù)倉庫

完整的：數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)主要是對不同來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，這些數(shù)據(jù)是在對原始分散的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)進(jìn)行提取和清洗的基礎(chǔ)上，經(jīng)過系統(tǒng)的加工、匯總和整理而得到的。數(shù)據(jù)倉庫決策支持系統(tǒng)需要集成的數(shù)據(jù)，而全面正確的數(shù)據(jù)是有效分析和決策的首要前提。相關(guān)數(shù)據(jù)越完整，結(jié)果就越可靠。因此，源數(shù)據(jù)的集成是數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)中最關(guān)鍵也是最復(fù)雜的一步。

穩(wěn)定的：數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)主要用于決策分析，它存儲相對穩(wěn)定的歷史數(shù)據(jù)。涉及的數(shù)據(jù)操作主要是數(shù)據(jù)查詢和定期更新。一旦某個(gè)數(shù)據(jù)被加載到數(shù)據(jù)倉庫中，它一般會(huì)作為數(shù)據(jù)文件保存很長時(shí)間，并且?guī)缀醪粫?huì)進(jìn)行任何修改或刪除。

時(shí)變：數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常包含長期歷史數(shù)據(jù)，因此它總是包含一個(gè)時(shí)間維度，以便可以研究趨勢和變化。數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)通常記錄一個(gè)單位從過去某個(gè)時(shí)期到現(xiàn)在的信息。通常，這些信息可以對該股的發(fā)展歷史和未來趨勢做出定量分析和預(yù)測。

數(shù)據(jù)析取：數(shù)據(jù)提取是數(shù)據(jù)進(jìn)入倉庫的入口。由于數(shù)據(jù)倉庫是一個(gè)獨(dú)立的數(shù)據(jù)環(huán)境，它需要通過抽取過程從聯(lián)機(jī)事務(wù)處理、外部數(shù)據(jù)源和脫機(jī)數(shù)據(jù)存儲介質(zhì)中導(dǎo)入數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)抽取主要涉及互聯(lián)、復(fù)制、增量、轉(zhuǎn)換、調(diào)度和監(jiān)控。

數(shù)據(jù)清理：數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建的關(guān)鍵步驟，主要是消除錯(cuò)誤和不一致數(shù)據(jù)以及解決記錄重復(fù)問題的過程。因此它也被稱為數(shù)據(jù)清理和數(shù)據(jù)擦洗。數(shù)據(jù)清洗主要應(yīng)用于數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘和綜合數(shù)據(jù)質(zhì)量管理。

數(shù)據(jù)變換：數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是將數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)按照轉(zhuǎn)換規(guī)則轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換規(guī)則一般包括數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)表示方法、命名轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)合成和數(shù)據(jù)篩選。一般情況下，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的實(shí)現(xiàn)只能通過相應(yīng)的軟件工具來實(shí)現(xiàn)。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)：數(shù)據(jù)挖掘是一種從超大型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中發(fā)現(xiàn)和提取隱藏信息的新技術(shù)。其目的是幫助決策者發(fā)現(xiàn)JUs之間的潛在關(guān)系，并找到經(jīng)營者忽略的因素，這些因素可能是對預(yù)測趨勢和決策行為非常有用的信息。

數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的設(shè)計(jì)分為五個(gè)步驟，即需求分析、概念模型設(shè)計(jì)、邏輯模型設(shè)計(jì)、物理模型設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)倉庫生成。

需求分析:它是數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)。在數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)之初，我們應(yīng)該詳細(xì)了解需求。

概念模型:它是從現(xiàn)實(shí)世界到計(jì)算機(jī)世界的中間層次。通過概念模型，客觀世界中的具體問題可以用適合計(jì)算機(jī)世界的語言和模型來描述。

邏輯模型設(shè)計(jì):目的是定義每個(gè)加載主題的邏輯實(shí)現(xiàn)，并將相關(guān)內(nèi)容記錄在數(shù)據(jù)倉庫的元數(shù)據(jù)中。

物理模型設(shè)計(jì):主要目的是確定數(shù)據(jù)和其他物理相關(guān)內(nèi)容的存儲結(jié)構(gòu)、索引策略和存儲策略。

數(shù)據(jù)倉庫的生成:它是構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫的重要環(huán)節(jié)。所需的數(shù)據(jù)將從數(shù)據(jù)源中提取出來，并在數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后根據(jù)預(yù)定義的數(shù)據(jù)倉庫模型最終加載到數(shù)據(jù)倉庫中。

指數(shù)：索引技術(shù)的作用是提高數(shù)據(jù)倉庫的訪問效率。有三種重要的數(shù)據(jù)倉庫索引技術(shù):位索引技術(shù)、廣義索引技術(shù)和標(biāo)識技術(shù)。

比特索引技術(shù)：位索引是數(shù)據(jù)倉庫存儲結(jié)構(gòu)中非常重要的索引技術(shù)。它在存儲數(shù)據(jù)的方式上不同于傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫。它以“示例”而不是“行記錄”為單位存儲數(shù)據(jù)，也就是說，它垂直劃分?jǐn)?shù)據(jù)。對于每條記錄，滿足查詢條件的真值和假值以“1”或“0”的形式表示，或者以該字段中不能取的值（即多位二進(jìn)制）表示。

廣義指數(shù)：在從操作數(shù)據(jù)環(huán)境中提取數(shù)據(jù)并將其加載到數(shù)據(jù)倉庫中的同時(shí)，可以根據(jù)用戶的需求建立各種“廣義索引”。對于一些頻繁的查詢，建立“廣義索引”比查詢事實(shí)表快得多。廣義索引一般以元數(shù)據(jù)的形式存儲，但其建立的目的與普通索引一樣，都是為了幫助用戶快速完成信息查詢。

識別技術(shù)：使用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫技術(shù)來存儲數(shù)據(jù)倉庫是非常昂貴的，而更好的替代方案是使用基于身份的技術(shù)來存儲數(shù)據(jù)倉庫。它的優(yōu)點(diǎn)是可以壓縮大量數(shù)據(jù)，索引所有行和列，并且數(shù)據(jù)越多，識別數(shù)據(jù)就比基于標(biāo)準(zhǔn)記錄的數(shù)據(jù)更有優(yōu)勢。標(biāo)識技術(shù)是為數(shù)據(jù)庫中的每個(gè)實(shí)體創(chuàng)建一個(gè)標(biāo)識，原始數(shù)據(jù)庫可以簡化為一系列標(biāo)識。識別記錄后，存儲這些記錄的空間將大大減少。此外，數(shù)據(jù)量越大，標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫和標(biāo)識數(shù)據(jù)庫之間的存儲需求差異就越大，基于標(biāo)識的數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢就越明顯。

劃分：數(shù)據(jù)分區(qū)在數(shù)據(jù)倉庫中非常重要，通常在應(yīng)用層。它將數(shù)據(jù)分解成小的物理單元，以便可以在小的離散單元中管理數(shù)據(jù)。這將使數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)加載更加容易，索引建立更加順利，數(shù)據(jù)歸檔更加容易。

銀行業(yè)務(wù)：銀行部門使用數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行市場研究、單個(gè)產(chǎn)品的性能評估、匯率和匯率研究以及制定營銷計(jì)劃。通過分析持卡人的交易、消費(fèi)習(xí)慣和商戶分類，提供利潤豐厚的議價(jià)和特殊優(yōu)惠。銀行家可以通過數(shù)據(jù)倉庫解決方案有效地處理可用資源。幫助他們做出更好的決策可以更好地檢查消費(fèi)者數(shù)據(jù)、政府要求和市場趨勢。甚至一些銀行使用數(shù)據(jù)倉庫來有效管理其可支配資源。

政府：政府公共部門可以使用數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行與會(huì)計(jì)相關(guān)的服務(wù)，如薪酬管理、人力資源、招聘等。除了將完整的刑法數(shù)據(jù)庫連接到下屬的數(shù)據(jù)倉庫外，政府還可以使用數(shù)據(jù)倉庫來維護(hù)和分析稅務(wù)記錄和醫(yī)療保險(xiǎn)信息。這有助于根據(jù)模式和趨勢預(yù)測犯罪活動(dòng)，查找恐怖分子檔案，評估威脅并發(fā)現(xiàn)欺詐。從前罪犯的歷史信息的數(shù)據(jù)分析中獲得的模式和趨勢可用于預(yù)測犯罪活動(dòng)。

制造業(yè)生產(chǎn)和流通：制造和分銷供應(yīng)商可以使用數(shù)據(jù)倉庫將所有數(shù)據(jù)集成在一起。這有助于預(yù)測市場變化，檢查當(dāng)前模式，確定潛在的增長領(lǐng)域，并最終做出積極的決策。

零售數(shù)據(jù)管理：零售商使用數(shù)據(jù)倉庫來組織數(shù)據(jù)存儲。這可以密切關(guān)注產(chǎn)品、廣告活動(dòng)和消費(fèi)者購買模式。此外，您還可以使用預(yù)測消除過程通過分析銷售額來確定快銷和滯銷產(chǎn)品線，并計(jì)算每個(gè)產(chǎn)品線的貨架空間。

保險(xiǎn)承保：數(shù)據(jù)倉庫對于保險(xiǎn)業(yè)非常重要。它可以保存當(dāng)前客戶的記錄，并對其進(jìn)行分析以發(fā)現(xiàn)模式。除了跟蹤記錄之外，它主要用于評估數(shù)據(jù)模式和未來的客戶趨勢。保險(xiǎn)促銷和優(yōu)惠可以為每個(gè)客戶量身定制。最后，它最突出的用途是評估承保過程中的客戶風(fēng)險(xiǎn)并設(shè)定最佳保險(xiǎn)費(fèi)。