数据仓库通常用于

数据仓库是指企业中存储历史事实数据的地方。与在线事务处理（OLTP）数据库不同，数据仓库通常用于支持决策分析、业务智能（BI）和数据挖掘等应用程序。下面从多个角度分析数据仓库通常用于的情形。

1. 数据仓库处理的数据类型

数据仓库可以容纳多种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化的数据。结构化数据是指可以放入表格和电子表格中的数据，如数字、时间戳和金额等。半结构化数据是指数据具有某些结构，但是不需要严格遵循表格或电子表格的格式，如XML、JSON、CSV等。非结构化数据是指没有明确定义的格式的数据，如文本、图像、音频和视频等。

数据仓库可以将这些数据类型合并成一个单一的、一致的数据类型，使得数据分析变得更加容易和高效。这种合并过程通常涉及到这些数据类型的结构、语义和数据字典的转换。

2. 数据仓库提供的数据价值

数据仓库不仅仅是用于存储和处理数据，它还能够提供很多有价值的数据。这些数据包括历史数据、有关主题方面的信息、趋势信息、关联信息等。这些数据将帮助企业更加深入地理解自己，洞见市场，拓展业务，并制定更加明智的策略。

数据仓库的数据还能够提供可视化数据报告和分析，从而帮助企业用户更容易地分析数据并获得更有洞察力的见解。这些报告和分析结果能够用于帮助企业更好地了解其内部过程和市场。

3. 数据仓库的数据模式

数据仓库有一个称为"星形模式"的常用数据模式。星形模式是指数据仓库中的所有数据都围绕着一个中央事实表进行组织。该表是数据仓库的核心，包含了有关业务过程和性能等的精确可靠的度量标准。数据仓库围绕事实表构建多个维度表。维度表包括数据库中的其他表，它们与事实表之间有粗略的关系。事实表和维度表之间的关系是通过事实表中的外键和维度表中的主键来建立的。星型模式使得数据仓库更容易进行和管理分析，从而提高数据分析的效率和精确度。

4. 数据仓库的使用场景

数据仓库可以用于支持各种商业需求。以下是一些最常见的使用场景：

- 帮助企业预测趋势，特别是在市场和客户方面。

- 帮助企业发挥数据的价值：数据仓库可以将企业的不同数据源中的数据集成在一起，从而获得更准确和全面的数据，而这种数据通常对企业的业务决策具有重要意义。

- 支持业务智能和数据挖掘活动：数据仓库可以用于支持数据挖掘操作，包括聚类、分类、关联分析和预测建模等业务智能活动。