数据仓库；资料仓储
What is data warehousing?
数据仓库是什么？
Data warehousing projects are hard.
数据仓库项目是困难的。
Data warehousing especially with Pig and hive.
数据仓库，特别是使用Pig和Hive。
Data warehousing versus transaction processing.
数据仓库与事务处理的对比。
Many data warehousing managers ask these questions today.
今天又很多数据仓库项目经理都在问以上的问题。
数据仓库（Data Warehousing） 是指将来自不同来源的历史数据集中存储于一个统一的、面向主题的数据库系统中，用于支持企业决策分析的过程。其核心目标是为数据分析、商业智能（BI）和报告提供高质量、一致且易于访问的数据基础。以下是关键特征解析：
面向主题（Subject-Oriented）
数据仓库围绕特定业务主题（如销售、库存、客户）组织数据，而非围绕日常操作流程。这有助于分析人员聚焦于关键业务领域，例如通过销售主题分析产品在不同地区的表现趋势。
集成性（Integrated）
数据从多个异构系统（如CRM、ERP）抽取后，需经过清洗、转换和标准化（ETL过程），消除命名冲突与单位差异，确保数据在仓库内逻辑一致。例如，不同系统中的“客户ID”会被统一为单一标识符。
时变性（Time-Variant）
数据仓库存储历史数据而非当前瞬时状态，支持时间序列分析。数据通常按时间维度（年/月/日）标记，便于追踪变化趋势，如对比过去五年的季度销售额。
非易失性（Non-Volatile）
数据一旦进入仓库，通常不再修改或删除，仅定期追加新数据。这种稳定性保障了分析结果的可靠性与可追溯性，例如审计三年前的市场活动效果时，原始数据仍可完整获取。
核心价值：通过整合历史数据并提供高效查询能力，数据仓库使企业能够识别长期业务模式、优化运营策略并预测未来趋势，例如零售商通过分析十年销售数据制定库存优化方案。
参考资料：
以下基于通用知识对“data warehousing”（数据仓库）进行解释：
数据仓库（Data Warehousing）是一个集成、结构化、面向主题的中央数据存储系统，用于支持企业决策分析和历史数据查询。其核心目标是将分散在不同系统中的数据整合为统一视图。
如需更具体的技术架构或案例，建议通过专业数据库文献进一步查阅。
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