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在当今这个数据爆炸的时代，企业对数据的依赖程度日益加深，数据仓库作为一种高级的数据管理技术，已经成为企业信息化建设的重要组成部分，其最终目的是为高层决策者和业务部门提供决策支持，助力企业实现战略目标，本文将从数据仓库的定义、作用、建设方法等方面进行探讨，以期为我国企业数据仓库建设提供参考。
数据仓库的定义
数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合，用于支持企业或组织的决策制定，它将来自不同来源的数据进行整合、清洗、转换，形成统一的数据格式，为用户提供全面、准确、及时的数据支持。
数据仓库的作用
1、为高层决策者提供战略决策支持
数据仓库通过对企业内外部数据的整合和分析，为企业高层决策者提供全面、客观的决策依据，通过对市场趋势、竞争态势、客户需求等方面的分析，帮助决策者把握企业发展方向，制定合理的战略规划。
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2、为业务部门提供业务决策支持
数据仓库为业务部门提供实时、准确的数据支持，助力业务部门优化业务流程、提高工作效率，销售部门可以通过数据仓库分析客户购买行为，制定针对性的营销策略；生产部门可以通过数据仓库监控生产进度，提高生产效率。
3、提高数据质量，降低数据冗余
数据仓库通过对数据的清洗、整合和转换，提高数据质量，降低数据冗余，这有助于企业减少数据存储成本，提高数据利用率。
4、促进企业信息化建设
数据仓库的建设有助于企业实现信息化建设，提高企业整体管理水平，通过数据仓库，企业可以实现数据共享、协同办公，提高企业内部沟通效率。
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数据仓库建设方法
1、明确建设目标
在建设数据仓库之前，首先要明确建设目标，包括数据仓库所支持的业务领域、数据来源、数据量等，明确建设目标有助于确保数据仓库建设的顺利进行。
2、设计数据模型
数据模型是数据仓库的核心，设计合理的数据模型对数据仓库的性能和可用性至关重要，在数据模型设计过程中，要充分考虑业务需求、数据结构、数据量等因素。
3、选择合适的数据库技术
数据仓库对数据库性能要求较高，因此选择合适的数据库技术至关重要，常见的数据库技术有Oracle、SQL Server、MySQL等。
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4、数据采集与整合
数据采集与整合是数据仓库建设的关键环节，企业需要建立完善的数据采集体系，确保数据来源的可靠性和准确性，要建立数据整合机制，将不同来源的数据进行清洗、转换和整合。
5、数据分析与应用
数据仓库建成后，要充分发挥其价值，对数据进行深入分析，为企业提供决策支持，企业可以借助数据挖掘、统计分析等技术，挖掘数据背后的价值。
数据仓库作为企业战略决策与业务发展的重要支撑平台，在当今数据时代发挥着越来越重要的作用，企业应重视数据仓库建设，充分发挥其价值，助力企业实现可持续发展。
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