如题，百度不出来，望大家解释一下~
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http://www.chinaunix.net/jh/28/130173.html
什么是数据仓库
数据仓库是一个环境，而不是一件产品，提供用户用于决策支持的当前和历史数据，这些数据在传统的操作型数据库中很难或不能得到。数据仓库技术是为了有效的把操作形数据集成到统一的环境中以提供决策型数据访问，的各种技术和模块的总称。所做的一切都是为了让用户更快更方便查询所需要的信息，提供决策支持。
数据仓库的组成
数据抽数据净化 数据载入
信息发布系统
操作型数据和外界数据
数据集市
报表,查询, EIS工具
OLAP 工具
数据挖掘工具
操纵平台
元数据
管理平台
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应该不是。
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数据仓库应用的发展历程
数据仓库应用之BW
从数据仓库到商务智能，再到与SAP结合的BO，数据仓库的发展作为高速信息化发展的一部分，也在大步大步的向一个个的高度发展。
数据仓库应用的兴起实际上是数据管理的一种回归，数据仓库的概念一经出现，就首先被应用于金融、电信、保险等主要传统数据处理密集型行业。国外许多大型的数据仓库在1996～1997年建立。那么，什么样的行业最需要和可能建立数据仓库呢？有两个基本条件：第一，该行业有较为成熟的联机事务处理系统，它为数据仓库提供客观条件；第二，该行业面临市场竞争的压力，它为数据仓库的建立提供外在的动力。在技术上可以根据它的工作过程分为：数据的抽取、存储和管理、数据的表现以及数据仓库设计的技术咨询四个方面。
传统的联机事务处理系统并不单独考虑数据仓库，但实际应用对数据仓库所能提供的功能却早有需求。因此，许多事务处理系统近年来陷入一个两难的境地：在现有系统上增加有限的联机分析功能，包括复杂的报表和数据汇总操作；一方面严重影响了事务处理联机性能，另一方面统计分析又因系统结构上的种种限制而不能充分体现。
其结果是：应用技术的发展是朝着更加细化，更加专业的方向。在新一代的应用系统中，数据仓库在一开始便被纳入系统设计的考虑，联机分析应用于普遍的事务处理系统之中。在数据管理上，联机事务处理和数据仓库在应用中相对独立，使联机事务处理系统本身更加简洁高效，同时分析统计也更为便利。面向行业的数理统计学向更为普遍的应用发展，并集成到应用系统的数据仓库解决方案中。它们将立足于数据仓库提供的丰富信息，更好地为业务决策服务。
数据仓库应用之BI
随着BI的出现，从一个建立在数据仓库基础之上的查询，报表和多维分析工具，发展到包括应用分析，基础架构和平台，体现管理理念的工具集合，在企业发展中体现了强大的优势。商务智能系统能从不同的数据源搜集的数据中提取有用的数据，并对这些数据进行清洗，以确保数据的正确性，然后对数据进行转换、重构等操作后，将其存入数据仓库或数据集市中；然后运用适合的查询、分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等管理分析工具对信息进行处理，使信息变为辅助决策的知识，并将知识以适当的方式展示在决策者面前，供决策者运筹帷幄。它使决策，业绩和效率得到了全面的提升。
对于提供数据仓库产品和解决方案的厂商来说，严酷的市场竞争是永恒的主题。未来的发展将是不提供完整解决方案的厂商可能被其他公司收购，例如从事数据抽取、提供专用工具的软件公司很可能并入大型数据库厂商而去构建完整的解决方案。能够持续发展的厂商大致有两类：一是拥有强大的数据库、数据管理背景的公司；二是专门提供面向具体行业的、关于数据仓库实施的技术咨询的公司。Oracle收购Hyperion，SAP收购BusinessObjects，IMB收购Cognos都充分说明了BI的发展趋势。
数据仓库应用之B0
Business Objects商务智能平台为客户提供了一个可扩展的基础设施平台，使信息得以准确及时地传递，提高了企业的洞察力。BO商务智能平台可以获取来自任何地方的数据，无论在最新的ERP中，还是散布在各处角落的历史文件中。通过报表和仪表盘把数字转换为容易理解的、可交互的视觉信息；能让员工安全地独立访问任意数据源，并在Excel环境中创建效果惊人的仪表盘/报表。
数据分析和分发模块是报表与仪表盘功能的延伸，它让普通用户直接在报表/仪表盘上分析信息，钻取数据。并把分析结果分发到各个地方，例如：移动设备，桌面，Email，门户网站和搜索引擎中。主数据管理模块（MDM）- 使企业能够以巩固，协调和集中的方式管理关键业务数据。制定数据行业标准，帮助企业管理全球的主数据
以往，商业智能主要是专注在那些比较容易获取的数据，即以流程为核心的结构化信息——存储在内部数据库中的数据和文本。而现在，越来越多的企业已经意识到，还有更多的业务信息存在于非结构化的数据源中，像客户呼叫记录、分析报告等信息都存在于ERP、CRM和财务软件之中。此外，外部数据也是对企业发展非常有价值的信息，比如市场的整体表现以及竞争对手的表现等。
因此，企业越来越多需要一种统一的商业职能平台来挖掘、分析和利用所有这些信息。
BusinessObjects XI 3.0不但可以对企业运营中核心的结构化数据进行访问和分析，还可以把在非结构化数据源中的信息整合到商业智能和企业决策之中，如Web和电子邮件等信息。在这个单一的商业智能平台上，还能够给用户提供通用的服务内容，如信息管理、元数据管理、安全性和审核等。
此外，在这个统一的商业智能平台上，BusinessObjects还为用户提供了优化企业业务应用的功能扩展。功能绩效优化应用是对统一商业智能平台的一种延展，其可以帮助用户实现对ERP、CRM、财务等其他业务应用的很好把握。不但充分利用和支持SAP的产品，也能够很好地支持甲骨文以及其他厂商的业务应用系统。
SAP BusinessObjects 提供广泛的工具和应用程序组合，有助于跨企业网络将人员、信息和业务联系在一起，进而优化企业的绩效。
针对大型企业的解决方案
SAP BusinessObjects智能平台 – 利用单个平台将所有人员与所有信息联系起来，以提供统一的业务视图。
SAP BusinessObjects GRC 解决方案 – 通过将扩展型企业的公司战略、控制行动计划、机会发现和损失减轻措施统一起来，使企业的职责划分更加清晰。
SAP BusinessObjects EPM 解决方案 – 发掘公司数据的价值，通过提高组织的协调性、认识水平和信心，让组织变得更加灵活和富有竞争力。
针对中小企业的解决方案
SAP BusinessObjects Edge Series – 关联而开放的交互式商务智能解决方案，专为中型企业量身打造，让企业受益无穷
Crystal Reports – 一套完整的报表管理解决方案，专为小型企业设计。
Xcelsius – 动态且可自定义的数据可视化软件。
数据仓库应用的发展前景
---- 数据仓库技术的发展自然包括数据抽取、存储管理、数据表现和方法论等方面。在数据抽取方面，未来的技术发展将集中在系统集成化方面。它将互连、转换、复制、调度、监控纳入标准化的统一管理，以适应数据仓库本身或数据源可能的变化，使系统更便于管理和维护。
在数据管理方面，未来的发展将使数据库厂商明确推出数据仓库引擎，作为服务器产品与数据库服务器并驾齐驱。在这一方面，带有决策支持扩展的并行关系数据库将最具发展潜力。在数据表现方面，数理统计的算法和功能将普遍集成到联 机分析产品中，同时与Internet/Web技术紧密结合，推出适用于Intranet、终端免维护的数据仓库访问前端。
在这个方面，按行业应用特征细化的数据仓库用户前端软件将成为产品作为数据仓库解决方案的一部分。数据仓库实现过程的方法论将更加普及，将成为数据库设计的一个明确分支，成为管理信息系统设计的必备。
软件产品的发展日新月异，作为数据管理市场的热点，数据仓库必定会占据越来越广的市场。为了在市场中占据有利的竞争地位，各个数据仓库的主流厂商也必定会不断发展完善自己的产品。SAP的BI产品与BO的融合虽然还需要很长的一段时间，但优势已经很明显的体现出来，必定会被越来越多的企业应用。在市场与产品不断发展的同时，作为实施顾问，需要不断的学习，掌握新的技术。