本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据仓库和数据集成已成为企业信息化建设的重要支柱，数据仓库作为企业信息资源的集中地，为决策层提供有力支持；而数据集成则是实现数据仓库建设的关键环节，本文将探讨数据仓库与数据集成的关系，以期为构建高效信息平台提供有益借鉴。
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数据仓库与数据集成的定义
1、数据仓库
数据仓库（Data Warehouse）是一个集成的、面向主题的、时间序列的、非易失的数据集合，用于支持企业决策制定，它通过从多个数据源提取、清洗、转换和整合数据，形成一致、完整、可靠的数据视图，为用户提供决策支持。
2、数据集成
数据集成（Data Integration）是指将来自不同数据源的数据进行整合、清洗、转换和加载的过程，其目的是实现数据的一致性、完整性和可靠性，为数据仓库提供高质量的数据支持。
数据仓库与数据集成的关系
1、数据集成是数据仓库建设的基石
数据仓库的建设离不开数据集成，只有通过数据集成，才能将分散在不同数据源的数据进行整合，形成统一的数据视图，数据集成是数据仓库建设的第一步，也是关键环节。
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2、数据仓库是数据集成的应用场景
数据集成不仅仅是为了构建数据仓库，更是为了满足企业对数据的需求，数据仓库作为数据集成的应用场景，将集成后的数据应用于决策支持、业务分析、风险控制等方面。
3、数据集成与数据仓库相互促进
数据集成与数据仓库相互促进，共同推动企业信息化建设，数据集成技术不断进步，为数据仓库提供更高质量的数据；而数据仓库的广泛应用，又促使数据集成技术不断优化。
数据仓库与数据集成的应用价值
1、提高数据质量
通过数据集成，可以实现数据的一致性、完整性和可靠性，提高数据质量，这对于企业决策制定、业务分析等方面具有重要意义。
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2、优化决策支持
数据仓库为企业提供统一、完整的数据视图，有助于企业更好地了解业务状况、发现潜在问题、制定合理策略，数据集成技术为数据仓库提供高质量数据，进一步优化决策支持。
3、提升企业竞争力
数据仓库与数据集成相结合，有助于企业实现数据资产化，提高企业竞争力，通过数据分析和挖掘，企业可以更好地了解市场动态、客户需求，实现业务创新。
数据仓库与数据集成是构建高效信息平台的纽带，在信息化时代，企业应重视数据集成与数据仓库的建设，以提高数据质量、优化决策支持、提升企业竞争力，关注数据集成与数据仓库的最新发展趋势，不断创新技术，为企业发展提供有力支撑。
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