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数据仓库作为大数据时代的重要基础设施，已经成为企业、政府、科研等领域不可或缺的数据处理工具，关于数据仓库的定义及其起源，却鲜为人知，本文将追溯数据仓库的定义，探讨其内涵与外延，并梳理其发展历程。
数据仓库的定义
数据仓库是指一种集成了大量历史数据、实时数据、外部数据等，以支持企业、政府、科研等领域决策制定、业务分析、数据挖掘等应用的数据处理系统，它具有以下特点：
1、数据集成：数据仓库通过从各个数据源提取、清洗、转换、整合等过程，实现数据的统一存储和管理。
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2、数据历史性：数据仓库存储了大量的历史数据，便于用户进行趋势分析、预测等。
3、数据一致性：数据仓库确保了数据的准确性、完整性、一致性，为用户提供可靠的数据支持。
4、数据多维性：数据仓库支持多维数据分析，如时间、地域、产品、客户等多维度分析。
5、数据可扩展性：数据仓库具有良好的可扩展性，能够满足企业、政府、科研等领域不断增长的数据需求。
6、数据安全性：数据仓库对数据进行加密、权限控制等安全措施，确保数据安全。
数据仓库的起源与发展
1、数据仓库的起源
数据仓库的概念最早由美国计算机科学家比尔·英格沃尔德（Bill Inmon）在1990年提出，他认为，数据仓库是一种支持决策制定的数据处理系统，具有以下特点：
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（1）面向主题：数据仓库围绕企业的业务主题进行组织，如销售、库存、客户等。
（2）集成：数据仓库将来自不同数据源的数据进行整合，提供统一的数据视图。
（3）历史性：数据仓库存储了大量的历史数据，便于用户进行趋势分析。
（4）不可更新：数据仓库中的数据一旦录入，就不再进行修改，保持数据的原始性。
2、数据仓库的发展
自1990年以来，数据仓库技术不断发展，主要体现在以下几个方面：
（1）数据仓库建模技术：从最初的三维模型、星型模型、雪花模型等，到现在的实体-关系模型、层次模型等。
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（2）数据仓库查询语言：从早期的SQL语言，到现在的MDX（多维表达式）、OLAP（在线分析处理）等。
（3）数据仓库技术架构：从传统的ETL（提取、转换、加载）架构，到现在的数据湖、大数据等技术架构。
（4）数据仓库应用领域：从最初的企业管理，到现在的政府、科研、金融、医疗等领域。
数据仓库作为一种重要的数据处理系统，已经成为大数据时代的重要基础设施，本文通过对数据仓库的定义、起源与发展进行梳理，旨在为读者提供一个全面、系统的了解，随着大数据技术的不断发展，数据仓库将继续发挥重要作用，为各行各业提供强大的数据支持。
标签： #数据仓库的定义于哪一年提出
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