• 1   数据仓库的含义
  数据仓库（DW:
  Data warehouse）是一个面向主题的、集成的、稳定的、反映历史变化的数据集合。
        数据仓库以数据分析和决策支持为目的来组织、存储数据。
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  比较：
        数据库是长期存储在计算机内的、 有组织的、大量的、 可共享的、具有最小冗余度的数据集合。
        数据库主要为运营型系统存储、查询数据。
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• 2   数据仓库的特征
• 特征一：面向主题
  主题（Subject）：特定的数据分析领域与目标。
      
  例如，超市管理系统中的“商品销售”、“商品采购”等。
            
  高校管理中的“本科生”、“研究生”、“教师”等。
       
  一个数据仓库中可以存储多个主题的数据。
      
  面向主题：构建数据仓库，首先要确定分析主题。
• 特征二：数据是集成的
  数据仓库一般都要涉及多个分析主题。而一个分析主题，又需要多方面的数据。数据仓库需要的数据往往分布在不同的数据库等数据源中。
        
  ​“数据集成”就是说要将不同数据源中的数据，通过抽取、清洗、转换等处理，加载到数据仓库中。
• 特征三：数据仓库中的数据反映历史变化
  数据仓库中的数据一般都带有“时间戳”，以与某个“时间”联系起来，用以记录业务系统的各个瞬态。
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  将各个瞬态连接起来，就可再现业务系统的全过程。
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  例如，高校教师业绩数据仓库中的数据，都有一个年份作为“时间戳”。记录了教师每年的业绩情况。将这些“瞬态”连接起来，就可再现教师工作的全过程。
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• 特征四：数据仓库中的数据是稳定的（或称不可修改的）      
  数据库中一般只存储当前最新状态的数据。不同时间查询出来的可能不一样。
        例1：库存管理系统中，物品的库存量只存储当前的库存量。
        例2：超市销售系统中，商品的售价只存储当前售价。
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  数据仓库中的反映的是历史事实，所以不需修改。执行的主要操作是“查询”操作，不执行“修改”操作。
        所以，数据仓库中的数据是稳定的。
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• 3   数据仓库与数据库的比较
• 4 商务智能（BI）系统的工作流程
  BI: Business  Intelligence商务智能
          商务智能是商务数据海洋中的指南针，它通过对历史数据的分析获得对经营决策有价值的信息，从而帮助用户对自身的业务业务经营作出正确而明智的决定。
            BI＝(DW+ OLAP+ DM)
  OLAP: 联机分析处理
         On-Line 
  Analytical  process
  DM: 数据挖掘
            Data  
  Mining
  DSS: 决策支持系统  
           Decision  Support 
  System