数据仓库的创始者Bill Inmon认为：数据仓库是为支持管理决策建立的，面向主题的，综合的，稳定的，随时间变化的数据集合。
- 面向主题的数据
在操作型系统中，每一个应用程序的数据根据应用程序的不同单独组织。数据仓库是根据各个主题来进行划分的。在数据仓库中，数据是跨应用程序的。
2.综合的数据
数据仓库抽取来自不同操作系统的数据。在将不同来源的数据存储到数据仓库中之前，你得先去除这些不一致性。将数据元素标准化，搞清楚每一个数据源中数据名称的含义。需要进行数据的清洗、转换。
标准化的项目：
命名规则
编码
数据特性
度量单位
3.数据的时间特性
操作型系统反映的是当前的信息。数据仓库中的数据是提供分析和决策使用的，除了包含当前数据之外，还必须包含历史数据。
数据仓库中的数据是和时间变化有关的数据：
可以对过去进行分析
与当前的信息相关
可以对未来进行预测
4.数据的非易变性
每一个商业交易行为并不直接更新数据仓库中的数据，而是实时的更新操作系统中的数据。每当交易发生的时候，在操作型系统中增加、改变或删除数据，而并不频繁的对数据进行更新。数据一旦进入数据仓库，就不能进行修改。
5.数据粒度
在数据仓库中，根据查询的需要，需要得到不同级别的细节情况。数据仓库中的数据粒度就是指这种细节的级别。细节级别越低，数据粒度越小。
数据仓库由软件和硬件组成，为了满足组织我需要，必须用一个特定的方法将这些部分安排好以获得最大的效益。
下图显示了一个典型的数据仓库的基本组成部分。左边是数据源部分，紧接着是数据准备部分。中间是数据存储部分，它管理数据仓库的全部数据。这个部分不仅存储和管理数据，而且还保存了元数据信息。图右边是信息传递的部分。
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