数据仓库的目标是为了制定管理的决策提供支持信息，这显著的与OLTP（联机事务处理）系统的快速响应需要不同。正象企业为了发展要进行业务重组一样，为了支持管理决策需要也要按决策业务科目的要求重组OLTP系统中的数据，并要按不同决策，分析内容分别组织使之方便使用。这种基于主题的模式从用户角度来看就是多重的数据重组结构。
在把数据装载到数据结构重组后的数据仓库之前，先要进行数据转换，或称"整合"处理。这一处理包括几个必不可少的操作步骤，做到使数据完整、统一，这就确保了在使用数据仓库时其中的数据是有质量保证的，对此后文有详述。简而言之，整合就是保证数据准确，到位，没有超出应有的数值范围，没有重复等。
OK!听明白了么？有点复杂么？不要紧，记住一点就行了：数据仓库就是为了给统计分析等工作，专门设计的数据支持，就这么简单，总结一下：
数据仓库：
1． 数据无实时性，更新时间较长。
2． 数据来源是操作型数据，经过一定模式的抽取。
3． 在处理的时候，对事件要求比较宽松。
它的设计可是相对复杂的，但可以肯定的是：数据仓库是按照：数据—〉需求。这也可以理解：巧妇难为无米之炊。你准备了一大堆萝卜可不也就只能作一道“萝卜开会”么！所以，DSS设计的宗旨是：你把我需要的给我，我再告诉你我想要的。听起来是不是挺别扭的。：）
到目前为止，你应该已经对数据仓库有了一个全面而粗浅的认识了，呵呵，下一步就应该是仔细的钻研一下伟大的Building the Data Warehouse啦。
马磊 Wednesday, November 29, 2000
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