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随着大数据时代的到来，企业对数据的需求日益增长，为了更好地管理和利用数据，数据仓库和数据集成成为了企业信息化建设的重要手段，本文将探讨数据仓库与数据集成的关系，分析二者之间的紧密联系，以期为我国企业信息化建设提供有益的借鉴。
数据仓库与数据集成的定义
1、数据仓库
数据仓库（Data Warehouse）是一种用于支持企业决策分析的大型数据库系统，它通过从多个数据源中抽取、清洗、转换和整合数据，为企业提供统一、完整、一致的数据视图，数据仓库具有以下特点：
（1）面向主题：数据仓库按照企业的业务主题进行组织，便于用户查询和分析。
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（2）集成性：数据仓库将来自不同数据源的数据进行整合，消除数据孤岛。
（3）时变性：数据仓库存储了企业历史数据，便于用户进行趋势分析。
（4）非易失性：数据仓库中的数据一旦存储，将不会轻易修改。
2、数据集成
数据集成（Data Integration）是指将分散在各个数据源中的数据抽取、转换、加载到统一的数据平台上的过程，数据集成的主要目的是实现数据的共享和交换，提高数据质量和数据利用率，数据集成包括以下步骤：
（1）数据抽取：从各个数据源中抽取所需数据。
（2）数据转换：将抽取的数据按照统一的数据格式进行转换。
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（3）数据加载：将转换后的数据加载到目标数据平台。
数据仓库与数据集成的关系
1、数据集成是数据仓库建设的基础
数据仓库的建设离不开数据集成，只有将分散在各个数据源中的数据进行抽取、转换和加载，才能形成统一、完整的数据视图，数据集成是数据仓库建设的第一步，也是最为关键的一步。
2、数据仓库是数据集成的应用目标
数据集成的最终目标是实现数据的共享和交换，而数据仓库正是实现这一目标的重要平台，通过将整合后的数据存储在数据仓库中，企业可以方便地进行数据分析和决策。
3、数据仓库与数据集成相互促进
数据仓库的建设推动了数据集成技术的发展，而数据集成技术的进步又促进了数据仓库的优化，二者相互促进，共同推动企业信息化建设。
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数据仓库与数据集成的实践案例
以某企业为例，该企业通过数据集成技术将来自各个业务系统的数据进行整合，建立了数据仓库，以下是数据仓库与数据集成在该企业实践中的应用：
1、数据抽取：从各个业务系统中抽取销售、库存、财务等数据。
2、数据转换：将抽取的数据按照统一的数据格式进行转换，如日期格式、货币单位等。
3、数据加载：将转换后的数据加载到数据仓库中。
4、数据分析：通过数据仓库进行销售趋势分析、库存优化等，为企业决策提供依据。
数据仓库与数据集成是紧密相连的两大技术支柱，数据集成是数据仓库建设的基础，而数据仓库是数据集成的应用目标，二者相互促进，共同推动企业信息化建设，在我国企业信息化建设中，应重视数据仓库与数据集成技术的应用，以提高数据质量和数据利用率，为企业决策提供有力支持。
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