《数据仓库定义的提出：追溯与内涵解析》
一、数据仓库概念的起源与提出年份
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数据仓库（Data Warehouse）这一概念最早是由比尔·恩门（Bill Inmon）在1990年提出的，比尔·恩门被公认为数据仓库领域的先驱，他在当时对企业数据管理面临的新挑战有着深刻的洞察。
在20世纪80年代末到90年代初，企业随着信息技术的发展，积累了大量的业务数据，这些数据分散在不同的业务系统中，如财务系统、销售系统、库存系统等，企业管理者发现很难从这些分散的数据中获取有价值的综合信息来支持决策，一个企业的销售经理想要分析销售趋势与市场活动、产品库存以及客户满意度之间的关系，从传统的独立业务系统中几乎无法直接得到这样全面的信息，比尔·恩门提出的数据仓库概念，旨在解决这一问题。
二、数据仓库的定义内涵
1、面向主题
- 数据仓库是围绕着企业的主题来组织数据的，在一个零售企业中，“销售”就是一个主题，与销售相关的数据，如销售订单信息（包括订单日期、客户信息、产品信息、销售数量、销售金额等）、销售人员信息（销售人员所属部门、业绩等）以及促销活动信息（促销时间、促销方式、促销力度等）都会按照这个主题进行整合，这种面向主题的组织方式与传统的面向应用（如按照财务软件、销售软件等不同应用来组织数据）有着本质的区别，它使得数据的使用者能够从特定的业务主题角度出发，更方便地获取和分析相关数据。
2、集成性
- 数据仓库的数据来自于多个数据源，这些数据源可能具有不同的数据格式、编码方式和语义，一个企业可能有老的遗留系统使用的是旧的数据库管理系统，数据格式可能是自定义的，而新的业务系统使用的是现代的关系型数据库，遵循不同的标准，在数据仓库中，需要将这些不同来源的数据进行抽取、转换和加载（ETL），将不同日期格式的数据统一为一种标准格式，将不同编码体系下的产品代码进行映射和转换，从而保证数据的一致性和准确性，只有经过集成的数据，才能为企业提供全面、准确的信息视图。
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3、非易失性
- 数据仓库中的数据一旦进入，就很少被修改或删除，这与事务处理系统（如在线订单处理系统，其中的数据经常被更新，如订单状态的改变等）形成鲜明对比，数据仓库主要用于历史数据的存储和分析，它保留了企业的历史业务数据，企业可以通过分析多年的销售数据来发现季节性销售规律、产品生命周期等长期趋势，这种非易失性使得数据仓库能够为企业提供稳定的数据基础，用于长期的决策分析。
4、随时间变化
- 数据仓库中的数据会随着时间不断增加新的内容，企业的业务是持续发展的，每天都会产生新的销售订单、客户信息等数据，这些新数据会按照一定的时间周期（如每天、每周或每月）被加载到数据仓库中，数据仓库也会保留数据的时间戳信息，以便能够进行基于时间序列的分析，企业可以分析不同年份的同一季度的销售增长情况，或者比较不同月份的客户购买行为变化等。
三、数据仓库定义提出后的发展影响
自1990年数据仓库的定义提出后，它对企业的数据管理和决策支持产生了深远的影响。
1、在企业决策支持方面
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- 企业管理者可以通过数据仓库获取全面、准确的信息，从而做出更明智的决策，市场营销部门可以根据数据仓库中的客户购买历史、市场趋势等数据制定更有效的营销战略，在新产品推出时，可以精准地定位目标客户群体，提高营销活动的成功率。
2、在数据技术发展方面
- 推动了一系列相关技术的发展，如ETL工具的不断改进，数据仓库的架构从传统的关系型数据仓库向更加灵活的大数据仓库（如基于Hadoop生态系统的数据仓库）发展，数据仓库的查询和分析工具也越来越强大，从简单的SQL查询发展到支持复杂的数据挖掘和机器学习算法的应用，使得企业能够从数据仓库中挖掘出更深层次的价值。
3、在行业应用方面
- 几乎所有行业都开始应用数据仓库技术，在金融行业，银行可以利用数据仓库分析客户的信用风险、理财偏好等；在医疗行业，医院可以通过数据仓库整合患者的病历、治疗效果等数据，提高医疗服务质量和研究水平。
1990年提出的数据仓库定义开启了企业数据管理和决策支持的新时代，并且随着技术的不断发展，数据仓库的内涵和应用也在不断扩展和深化。
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