标题：数据仓库的起源与发展
一、引言
在当今数字化时代，数据已成为企业和组织中最宝贵的资产之一，如何有效地管理和利用这些数据，以支持决策制定和业务发展，成为了信息工程领域的重要研究课题，数据仓库作为一种用于数据分析和决策支持的技术，应运而生，数据仓库的定义是由哪位信息工程学家提出的呢？本文将围绕这个问题，介绍数据仓库的发展历程和相关的重要人物。
二、数据仓库的定义
数据仓库的概念最早是由威廉·H·英曼（William H. Inmon）在 1991 年提出的，他将数据仓库定义为：“数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。”这个定义强调了数据仓库的以下几个特点：
1、面向主题：数据仓库的数据是围绕着特定的主题进行组织的，例如销售、客户、产品等，这些主题是企业或组织中关注的重点领域，通过对这些主题的数据进行分析，可以深入了解企业的业务情况。
2、集成：数据仓库的数据来自多个数据源，包括企业内部的各种业务系统和外部的数据资源，这些数据需要经过清洗、转换和集成，以确保数据的一致性和准确性。
3、相对稳定：数据仓库中的数据是历史数据的积累，通常不会频繁地进行修改和更新，这使得数据仓库可以用于长期的数据分析和决策支持。
4、反映历史变化：数据仓库中的数据不仅包含当前的业务数据，还包括历史数据，通过对历史数据的分析，可以了解企业的发展趋势和变化规律，为决策提供更全面的依据。
三、数据仓库的发展历程
（一）早期阶段（20 世纪 60 年代至 80 年代）
在这个阶段，数据处理主要是基于批处理和文件系统的，数据存储在磁带或磁盘上，通过编写程序来进行数据的读取、处理和输出，这个时期的数据处理主要是为了满足财务和会计等业务领域的需求，数据的分析和利用程度较低。
（二）关系型数据库阶段（20 世纪 80 年代至 90 年代初）
随着计算机技术的发展，关系型数据库系统逐渐成为主流，关系型数据库系统具有数据结构化、数据独立性高、易于维护等优点，使得数据的管理和利用更加方便，在这个时期，数据仓库的概念开始萌芽，但还没有得到广泛的应用。
（三）数据仓库的兴起（20 世纪 90 年代中期至 21 世纪初）
在这个阶段，企业面临着日益激烈的市场竞争和复杂的业务环境，对数据的分析和利用需求越来越高，数据仓库作为一种用于数据分析和决策支持的技术，得到了广泛的应用，在这个时期，数据仓库的定义和概念逐渐成熟，相关的技术和工具也不断涌现。
（四）数据仓库的发展与创新（21 世纪初至今）
随着大数据技术的发展，数据仓库也在不断地发展和创新，现在的数据仓库不仅可以处理传统的结构化数据，还可以处理非结构化数据和半结构化数据，数据仓库也与机器学习、人工智能等技术相结合，为企业提供更加智能的数据分析和决策支持。
四、数据仓库的相关重要人物
除了威廉·H·英曼之外，还有许多信息工程学家和研究人员对数据仓库的发展做出了重要贡献，以下是一些相关的重要人物：
1、拉尔夫·金博尔（Ralph Kimball）：他是数据仓库领域的另一位重要人物，提出了“数据集市”的概念，数据集市是一种小型的数据仓库，它针对特定的业务领域或部门进行设计和构建。
2、玛莎·贝森特（Martha Bezant）：她是数据仓库领域的专家，著有《数据仓库工具箱》等多部著作，她的工作对于数据仓库的普及和应用起到了重要的推动作用。
3、比尔·恩门（Bill Inmon）：他是数据仓库领域的先驱之一，提出了“数据仓库之父”的称号，他的工作对于数据仓库的定义和发展起到了重要的指导作用。
五、结论
数据仓库作为一种用于数据分析和决策支持的技术，已经成为企业和组织中不可或缺的一部分，它的发展历程经历了多个阶段，从早期的批处理和文件系统，到关系型数据库系统，再到现在的大数据技术和人工智能技术的结合，在这个过程中，许多信息工程学家和研究人员做出了重要贡献，他们的工作为数据仓库的发展奠定了坚实的基础。
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