数据仓库是企业利用数据，将数据转换为信息的窗口。数据仓库是一个将业务、技术、数据应用相结合的复杂体，不能站在纯技术脚本看待数据仓库，这样没有意义。
每个行业的数据仓库都有一个特定的数据模型，或者你在了解该行业业务流程，业务架构的基础上设计一个数据模型，这个模型可以容纳该行业所有交易系统或者业务系统中比较有价值的数据，企业未来可以对这些数据加以分析、挖掘利用，为企业的发展决策提供支撑。比如银行的客户流失分析系统、信用评级系统等应用，这些应用都需要历史数据，历史数据来自那里？企业现有的各业务交易系统，如何长期保留这些数据并持久提供数据支撑(我说的是长期)，考虑建设数据仓库，数据仓库如何存储来自多个业务系统的数据？需要设计一套通用的数据模型。这个过程在仓库建设过程中叫做建模或模型设计，这是仓库建设中最最重要的阶段，建模人员需要精通业务，了解客户未来应用需求。
当然，数据仓库建设包括这么几个过程：需求调研、架构设计、模型设计、数据标准化、ETL开发、测试、数据质量管理、数据生命周期设计、数据库运营维护等等。上面只是提到了最重要的一个过程。
数据仓库是未来发展的趋势，可以根据自己的兴趣点学习。国内建设数据仓库最早的是金融行业，最典型的银行巨头们。
数据仓库要学习的不仅仅是数据库技术。
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