《追溯数据仓库定义的提出者：信息工程学家的卓越贡献》
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一、数据仓库的概念与重要性
数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject - Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non - Volatile）、反映历史变化的数据集合（Time - Variant），用于支持管理决策，这一概念的出现彻底改变了企业对数据管理和利用的方式。
在当今的商业环境中，企业每天都会产生海量的数据，这些数据来源广泛，包括销售系统、客户关系管理系统、生产管理系统等，这些数据分散在各个不同的业务系统中，格式和定义往往不一致，数据仓库的作用就是将这些分散的数据进行抽取、清洗、转换和集成，按照一定的主题进行组织和存储，例如销售主题可能包含销售额、销售量、销售渠道等相关数据，从而为企业的决策层提供全面、准确、及时的信息支持。
一家大型零售企业，旗下有众多门店，其销售数据存储在不同的本地数据库中，每个数据库的结构和数据格式都存在差异，通过构建数据仓库，企业可以整合所有门店的销售数据，分析不同地区、不同时间段、不同产品类别的销售趋势，进而制定合理的库存管理策略、促销活动计划等。
二、数据仓库定义的提出者：比尔·恩门（Bill Inmon）
数据仓库这一概念是由比尔·恩门（Bill Inmon）提出的，比尔·恩门是数据仓库领域公认的先驱和权威，被誉为“数据仓库之父”。
恩门在20世纪80年代末90年代初提出数据仓库的概念并非偶然，当时，随着信息技术的飞速发展，企业的信息化程度不断提高，业务系统产生的数据量呈爆炸式增长，企业管理者发现，虽然有大量的数据存在，但要获取对决策有用的信息却非常困难，传统的数据库系统主要侧重于事务处理，如订单处理、库存管理等操作型任务，难以满足企业决策支持的需求。
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恩门意识到需要一种新的数据管理架构来解决这一问题，他基于自己在信息技术领域的丰富经验和深入研究，提出了数据仓库的概念，恩门对数据仓库的定义强调了几个关键特性：
1、面向主题
数据仓库中的数据是按照主题进行组织的，这与操作型数据库不同，操作型数据库是按照业务流程和功能进行组织的，在操作型数据库中，可能有订单表、客户表、产品表等，而在数据仓库中，可能会有销售主题、客户主题等，以销售主题为例，它会涵盖与销售相关的各个方面的数据，如销售订单、销售渠道、销售人员等，这样的组织方式便于从宏观角度进行数据分析，例如分析销售趋势、销售渠道的有效性等。
2、集成性
数据仓库的数据来自多个不同的数据源，这些数据源的数据格式、编码方式、语义等可能存在差异，数据仓库需要将这些不同来源的数据进行集成，消除数据不一致性，不同部门可能对客户的分类标准不同，数据仓库要统一这些标准，确保数据的准确性和一致性，以便进行跨部门的综合分析。
3、相对稳定性
数据仓库中的数据主要用于分析目的，不像操作型数据库那样频繁地进行更新、插入和删除操作，一旦数据进入数据仓库，通常会保持相对稳定，这样可以确保分析结果的一致性和可重复性。
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4、反映历史变化
数据仓库需要记录数据的历史变化情况，这对于分析趋势、进行数据挖掘等非常重要，企业可以通过分析历年的销售数据，发现季节性销售规律、产品生命周期等重要信息。
恩门的贡献不仅仅在于提出了数据仓库的定义，他还积极推动了数据仓库技术的发展和应用，他撰写了多部关于数据仓库的著作，如《Building the Data Warehouse》等，这些著作成为了数据仓库领域的经典之作，为后来的研究者和实践者提供了宝贵的理论基础和实践指南。
在恩门提出数据仓库概念之后，数据仓库技术得到了迅速的发展，各大软件厂商纷纷推出自己的数据仓库解决方案，企业也开始意识到构建数据仓库对于提升决策能力、增强竞争力的重要性，数据仓库已经成为企业信息化建设中不可或缺的一部分，广泛应用于金融、零售、制造、电信等众多行业。
比尔·恩门提出的数据仓库定义为企业的数据管理和决策支持带来了全新的思路和方法，他的贡献在信息技术发展史上留下了浓墨重彩的一笔，对当今的大数据时代仍然有着深远的影响。
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