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数据仓库，作为现代企业信息管理的重要组成部分，已经深入到各个行业和领域，关于数据仓库的定义，它的起源和发展历程，却鲜为人知，本文将带您追溯数据仓库的定义起源，并探讨其发展历程。
数据仓库的定义起源
数据仓库的定义最早由美国计算机科学家威廉·英格（William Inmon）于1990年提出，在《Building the Data Warehouse》一书中，英格首次将数据仓库定义为“一个面向主题的、集成的、非易失的并且随时间变化的数据集合，用于支持管理层的决策过程”。
这个定义强调了数据仓库的四个核心特点：
1、面向主题：数据仓库的数据组织方式以业务主题为核心，而不是按照传统的应用系统来组织数据，这样，用户可以更加方便地根据业务需求查询和分析数据。
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2、集成的：数据仓库将来自不同来源、不同格式的数据集成在一起，形成一个统一的数据视图，这使得用户可以全面了解企业的业务状况。
3、非易失的：数据仓库中的数据是经过清洗、转换和整合的，具有稳定性和可靠性，不会因为数据源的变化而受到影响。
4、随时间变化：数据仓库中的数据随着时间的推移不断积累，可以反映企业的历史和现状，为决策提供有力支持。
数据仓库的发展历程
自数据仓库定义提出以来，它已经经历了三十多年的发展，以下是数据仓库的发展历程：
1、20世纪80年代：数据仓库概念诞生，在这一时期，人们开始关注如何将企业内部和外部数据整合在一起，以支持管理层的决策。
2、20世纪90年代：数据仓库技术逐渐成熟，在这一时期，数据仓库产品如Oracle、Sybase等相继问世，为企业提供了强大的数据仓库解决方案。
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3、21世纪初：数据仓库应用领域不断拓展，随着互联网的普及，数据仓库开始应用于电子商务、金融、医疗等多个领域。
4、21世纪10年代：大数据时代到来，在这一时期，数据仓库技术面临前所未有的挑战，如何处理海量数据成为数据仓库发展的关键。
5、21世纪20年代：数据仓库与云计算、人工智能等技术深度融合，在这一时期，数据仓库逐渐向云化、智能化方向发展，为企业提供更加高效、便捷的数据服务。
数据仓库的未来发展趋势
展望未来，数据仓库将呈现以下发展趋势：
1、云化：随着云计算技术的普及，数据仓库将逐渐向云化方向发展，为企业提供更加灵活、可扩展的数据服务。
2、智能化：人工智能、机器学习等技术的应用，将使数据仓库具备更强的数据分析能力，为企业提供更加精准的决策支持。
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3、集成化：数据仓库将与物联网、大数据等技术深度融合，实现数据的全生命周期管理。
4、安全性：随着数据安全问题的日益突出，数据仓库将更加注重数据安全和隐私保护。
数据仓库作为一种重要的信息管理工具，已经深入到企业的各个层面，从定义起源到发展历程，再到未来发展趋势，数据仓库始终伴随着企业的发展，了解数据仓库的发展历程，有助于我们更好地把握其发展方向，为企业提供更加优质的数据服务。
标签： #数据仓库的定义于哪一年提出
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