数据仓库是一种用于支持企业决策的信息系统，它通过集成历史数据来提供对过去、现在和未来数据的深入分析。数据仓库概念于1980年代中期由IBM的Bill Inmon提出。其起源可追溯至商业智能和决策支持系统的需求，随后经历了几十年的发展，从简单的数据存储到复杂的OLAP（在线分析处理）和大数据技术，不断演进，以满足日益增长的数据分析和商业智能需求。
本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，企业对数据的需求日益增长，数据仓库作为一种高效的数据管理工具，逐渐成为企业信息化的关键，本文将探讨数据仓库概念的提出时间，并简要介绍其发展历程。
数据仓库概念的提出
数据仓库概念的提出，源于20世纪80年代，当时，美国加利福尼亚大学伯克利分校教授詹姆斯·格雷（James Gray）在1987年的一次会议上，首次提出了“数据仓库”这个概念，他强调，数据仓库是一个支持企业决策制定的数据集合，它将历史数据、当前数据、未来数据进行整合，为用户提供全面、准确、一致的数据。
数据仓库的发展历程
1、1980年代：数据仓库概念的提出
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1987年，詹姆斯·格雷在会议上提出了数据仓库的概念，标志着数据仓库时代的开始，随后，IBM、Oracle等大型企业开始关注并研究数据仓库技术。
2、1990年代：数据仓库技术的快速发展
20世纪90年代，数据仓库技术得到了迅速发展，在这一时期，许多知名的数据仓库产品相继问世，如Oracle的Oracle Database Warehouse、IBM的DB2 Warehouse等，数据仓库的架构、建模、数据集成等技术逐渐成熟。
3、2000年代：数据仓库应用的普及
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21世纪初，随着互联网的普及和企业信息化进程的加快，数据仓库应用得到了广泛应用，越来越多的企业开始意识到数据仓库的重要性，将其作为提高企业竞争力的重要手段。
4、2010年代：大数据与数据仓库的融合
随着大数据时代的到来，数据仓库技术也得到了新的发展，大数据技术使得数据量呈指数级增长，数据仓库在处理海量数据方面发挥着重要作用，数据仓库与大数据技术的融合，使得企业能够更好地挖掘数据价值。
5、2020年代：数据仓库的智能化与云化
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当前，数据仓库技术正朝着智能化、云化的方向发展，智能化技术如机器学习、人工智能等，为数据仓库提供了更强大的数据处理能力，云化技术使得数据仓库更加便捷、高效，降低了企业使用成本。
数据仓库概念的提出，源于20世纪80年代，经过数十年的发展，数据仓库技术已日趋成熟，并在企业信息化进程中发挥着重要作用，随着大数据、云计算等新技术的不断涌现，数据仓库技术将继续创新，为企业提供更优质的数据服务。
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