数据仓库的概念和定义是什么

数据仓库（Data Warehouse）是一种用于集成、存储、管理和分析企业数据的数据管理系统。数据仓库能够将异构的数据源如数据库、文本文件、XML文件等将数据收集归纳在一起，经过清洗、转换、集成、存储等一系列操作，在经过OLAP（联机分析处理）等数据挖掘技术的支持下，为企业提供决策支持。数据仓库技术的应用范围包括了企业的各个领域，例如：制造业中的生产计划、供应链管理、销售预测；金融领域中的信用风险评估、投资计划、数据分析；零售商的销售分析和库存管理等。

从历史角度看，数据仓库是数据管理的自然延伸，诞生的背景是在20世纪80年代，关系型数据库向企业级应用程序领域的渗透产生的。这样的背景中，关系型数据库成为企业管理的数据库标准，企业数据管理需求不断提高，但关系型数据库不能满足对决策支持的需求，数据仓库顺应市场需求而应运而生。

从技术角度看，数据仓库是一个大型计算机系统，由数据集成、元数据管理、数据存储、查询和分析等多种技术要素组成。数据集成是数据仓库工作的第一环节，是将数据从各个不同的数据源中归纳到一起。元数据被视为数据仓库的重要组成部分，其主要应用是方便用户了解和管理数据仓库中的数据对象、表、列、索引、分区、分配等等。数据存储是数据仓库的核心技术，采用多维数组方式存储数据，从而满足灵活、快速的查询和分析需求。查询和分析是数据仓库的最终目标，数据仓库采用OLAP技术，提供一个全面灵活的交互式环境，进行数据分析和未来预测、挖掘数据、发现商业机会和问题等。

从功能角度看，数据仓库旨在支持基于数据的分析，从而的到分析结果支持企业的决策。保证数据质量、数据完整性、数据一致性是数据仓库的一项核心功能。同时数据仓库不仅支持数据的历史存储，同时数据仓库的数据是由多个不同来源的数据组成，这意味着数据仓库可以为企业提供大量的维度数据，能够通过不同的分析方法将维度组合，帮助企业员工发现潜在的问题、发现创新的方法。

总的来说，数据仓库是一种特殊的"企业级数据库"，其概念和定义主要由以下几个方面来界定：一方面，数据仓库是一种综合的、面向主题的、以时间为导向的、集成的、非易失性的、不随机更新的数据集；另一方面，数据仓库作为面向决策支持的应用数据库，具有数据分析与预测、支持复杂查询、强调元数据、支持OLAP等特点。

在未来考虑数据仓库的发展方向时，可以着重从以下几方面：一方面，随着大数据及云计算的发展，基于云计算实现数据仓库逐渐受到关注；另一方面，随着人工智能技术和自动驾驶技术的广泛应用，数据仓库能否得到进一步升级也是需要考虑的问题；最后是数据仓库的标准化，即要求更多人使用同一标准，不断改进和升级企业数据仓库的标准。