《数据仓库的诞生：追溯1990年提出的数据仓库定义及其深远意义》
一、数据仓库定义的提出（1990年）
1990年，数据仓库的概念被首次提出，这一概念的提出者是比尔·恩门（Bill Inmon），他被广泛认为是数据仓库之父，在当时，企业的数据管理面临着诸多挑战，传统的数据库系统主要侧重于事务处理，如企业日常的订单处理、库存管理等操作型事务，随着企业规模的扩大和业务复杂度的增加，企业管理者发现很难从这些分散的、以事务处理为核心的数据库中获取有价值的决策支持信息。
恩门提出的数据仓库定义为：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策，这个定义看似简单，却蕴含着深刻的内涵。
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二、面向主题（Subject - Oriented）
面向主题是数据仓库的一个重要特性，与传统数据库围绕着业务流程（如销售流程、采购流程）进行组织不同，数据仓库是围绕着企业的主题（如客户、产品、销售等）来构建的，在一个零售企业的数据仓库中，关于客户主题的数据可能包括客户的基本信息（年龄、性别、地域等）、客户的购买历史（购买的产品、购买时间、购买金额等）以及客户的售后反馈等信息，这种组织方式使得企业能够从特定主题的角度全面地分析数据，而不是被淹没在大量分散的业务操作数据中，以客户主题为例，企业可以深入分析不同类型客户的购买行为模式，以便制定更加精准的营销策略。
三、集成（Integrated）
企业中的数据往往来源于多个不同的系统，这些系统可能采用不同的数据格式、编码方式和数据语义，数据仓库的集成性就是要将这些来自不同数据源的数据进行抽取、清洗、转换和加载（ETL过程），使它们能够统一地存储在数据仓库中，一个企业可能有销售系统、库存系统和财务系统，销售系统中的产品编码可能与库存系统中的编码不一致，数据仓库需要将这些不同编码的数据进行转换，使其在数据仓库中具有统一的表示形式，集成后的数据集成为企业提供了一个完整的数据视图，避免了数据的不一致性和冗余性。
四、相对稳定（Non - Volatile）
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数据仓库中的数据相对稳定，主要是为了支持决策分析，与操作型数据库中的数据频繁更新（如库存的实时增减、订单状态的实时改变）不同，数据仓库中的数据一旦被加载，通常不会被频繁修改，这是因为数据仓库主要用于存储历史数据，这些历史数据反映了企业过去的业务运营情况，企业可能会定期（每月或每季度）将销售数据加载到数据仓库中，这些数据在数据仓库中会长期保存，以便企业进行长期的销售趋势分析，相对稳定的数据特性也使得数据仓库能够更好地支持复杂的数据分析操作，如数据挖掘和联机分析处理（OLAP）。
五、反映历史变化（Time - Variant）
数据仓库能够记录数据的历史变化，这对于企业的决策分析具有重要意义，通过对历史数据的分析，企业可以了解业务的发展历程，发现业务发展的规律和趋势，企业可以通过分析多年来的销售数据，了解不同季节、不同地区、不同产品的销售波动情况，从而提前做好生产计划和市场推广计划，数据仓库中的时间维度是一个关键维度，它使得企业能够在不同的时间粒度（如日、月、年）上对数据进行分析。
六、数据仓库定义提出后的影响
自1990年数据仓库定义提出后，对企业的信息化建设和决策管理产生了深远的影响。
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在企业的决策支持方面，数据仓库为企业管理者提供了一个强大的工具，管理者不再依赖于零散的报表和直觉进行决策，而是可以基于数据仓库中的全面、准确的数据进行深入的分析和预测，在市场营销领域，企业可以利用数据仓库中的客户数据和销售数据进行市场细分，找出最有价值的客户群体，制定个性化的营销活动，提高营销效果和客户满意度。
在技术领域，数据仓库的出现推动了一系列相关技术的发展，ETL工具不断完善，以更好地实现数据的抽取、清洗和转换；数据存储技术也不断创新，从传统的关系型数据库到如今的大数据存储技术（如Hadoop、NoSQL数据库等），以适应数据仓库日益增长的数据量和复杂的数据结构，数据分析和挖掘技术也在数据仓库的基础上得到了广泛的应用，如关联规则挖掘、聚类分析等，帮助企业发现隐藏在数据中的知识和价值。
在行业应用方面，几乎所有的行业都受益于数据仓库的概念，在金融行业，银行可以利用数据仓库分析客户的信用风险、资金流动趋势等；在医疗行业，医院可以通过数据仓库整合患者的病历、诊断结果等数据，提高医疗质量和研究水平；在制造业，企业可以利用数据仓库优化生产流程、降低库存成本等。
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纪元，随着技术的不断发展，数据仓库的概念和技术也在不断演进，但其核心的定义内涵仍然是构建现代企业数据管理体系的重要基石。
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