数据仓库（Data Warehouse）这一概念最初由美国著名的信息工程学家W.H. Inmon在20世纪80年代中期提出，Inmon在其著作《Building the Data Warehouse》中首次系统性地阐述了数据仓库的理论框架和实践方法。
Inmon认为，数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策过程,这个定义强调了几个关键点：
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面向主题：数据仓库中的数据是按照业务主题进行组织的，例如客户、产品、销售等,这种组织方式使得数据分析更加集中和高效。
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集成性：数据仓库中的数据来源于多个不同的源系统，经过清洗、转换和整合后存储在一个统一的数据库中,这保证了数据的准确性和一致性。
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稳定性：与操作型数据库不同，数据仓库的数据更新频率较低，一旦数据被加载到数据仓库中，就很少或不再进行修改,这使得数据仓库更适合于历史分析和趋势研究。
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随时间变化：数据仓库中的数据包含了不同时间段的信息，通过时间戳等方式来标识数据的时效性,这对于分析过去的表现和预测未来趋势非常重要。
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支持决策：数据仓库的主要目的是为了支持企业的管理和决策过程，通过对大量数据进行深入挖掘和分析,企业可以做出更明智的商业决策。
Inmon的数据仓库理论一经提出便迅速引起了业界的广泛关注和研究，随着信息技术的发展和应用需求的不断扩展，数据仓库的概念也在不断地丰富和完善，数据仓库已经成为现代企业信息化建设的重要组成部分之一,广泛应用于各行各业的数据管理和商业智能领域。
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