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随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来，数据仓库作为大数据处理与分析的重要工具，越来越受到人们的关注，对于数据仓库属于哪种学科门类，人们却存在诸多疑问，本文将从数据仓库的定义、发展历程、所属学科门类等方面进行探讨，以期为读者提供有益的参考。
数据仓库的定义与发展历程
1、数据仓库的定义
数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的、支持管理决策的数据集合，它通过从多个数据源中提取、清洗、转换、加载（ETL）等过程，将数据存储在一个统一、规范、标准化的数据模型中，为用户提供高效、准确的数据分析支持。
2、数据仓库的发展历程
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（1）20世纪80年代：数据仓库的雏形出现在商业智能领域，主要用于帮助企业进行市场分析和销售预测。
（2）20世纪90年代：随着数据库技术的不断发展，数据仓库逐渐走向成熟，出现了如Sybase、Oracle等商业数据仓库产品。
（3）21世纪初：随着互联网的普及，数据仓库应用范围进一步扩大，数据仓库技术也得到了快速更新换代。
（4）2010年至今：大数据时代的到来，数据仓库在处理海量数据方面发挥了重要作用，逐渐成为大数据处理与分析的核心技术之一。
数据仓库所属学科门类
1、计算机科学与技术
数据仓库涉及数据库技术、数据挖掘、数据可视化等多个计算机科学领域，数据库技术是数据仓库的核心技术，负责数据的存储、查询和管理；数据挖掘则用于从海量数据中提取有价值的信息；数据可视化则帮助用户直观地理解数据。
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2、管理科学与工程
数据仓库为企业管理提供了有力支持，涉及市场分析、销售预测、客户关系管理等多个管理领域，管理科学与工程学科为数据仓库的研究提供了理论基础和实践指导。
3、统计学
数据仓库中的数据分析方法与统计学密切相关，统计学为数据仓库提供了数据分析、建模、预测等方面的理论支持。
4、信息技术与经济管理
数据仓库在信息技术与经济管理领域具有广泛应用，如金融、电信、医疗等行业，信息技术与经济管理学科为数据仓库的研究提供了跨学科的理论基础。
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5、人工智能
人工智能技术在数据仓库中的应用越来越广泛，如自然语言处理、机器学习等，人工智能学科为数据仓库的研究提供了新的技术手段。
数据仓库作为多学科交融的智慧结晶，涉及计算机科学、管理科学、统计学、信息技术与经济管理、人工智能等多个学科，随着大数据时代的到来，数据仓库在各个领域的应用日益广泛，其所属学科门类也在不断拓展，数据仓库技术将与其他学科相互融合，为我国经济社会发展提供更加有力的支持。
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