"本文主要介绍了信息(分析)系统的特性，特别是数据仓库作为解决方案的核心特点，以及Sybase在数据仓库和商业智能领域的技术解决方案。数据仓库是支持长远业务战略决策、分析驱动的系统，其数据是历史的、静态的、汇总的，并且面向特定主题。与操作(业务)系统相比，数据仓库优化的是查询效率而非更新速度，主要用于支持管理层的决策。在电信行业中，数据仓库通过抽取、转换、清洗和装载现有OLTP系统的数据，进行集中整合，构建面向业务分析的决策支持系统，利用多维分析方法深入挖掘数据价值。"
数据仓库解决方案概述：
数据仓库是一种专门设计用于支持分析和决策支持的数据库系统，它与传统的在线事务处理(OLTP)系统有着显著的区别。在OLTP系统中，数据是实时更新的，服务于日常业务操作，而数据仓库则存储历史数据，以供管理层进行长期的战略分析。数据仓库的数据是经过整合、汇总，并且通常只在定期刷新时更新，以反映某个时间点或时间段的状态。
Sybase数据仓库技术解决方案：
Sybase提供的数据仓库解决方案涵盖了从设计到分析的全过程，包括数据仓库设计工具、ETL（抽取、转换、加载）工具、数据存储和管理服务器，以及数据分析和展现工具。这些工具帮助企业构建和管理高效的数据仓库，确保数据的质量和一致性，同时提供直观的分析界面，便于决策者理解数据背后的信息。
面向主题的数据仓库：
面向主题意味着数据仓库围绕特定业务领域或主题组织，如客户、销售、市场等。这使得分析更加聚焦，能更有效地满足特定用户的查询需求。
优化查询而非更新：
与OLTP系统追求高并发事务处理能力不同，数据仓库的设计优化了查询性能，使得大数据量的分析查询能够迅速完成，为决策提供及时的支持。
在电信行业的应用：
电信行业利用数据仓库解决方案来整合来自不同源的大量数据，包括当前数据和历史数据，通过集中处理形成一个庞大的数据仓库。这有助于业务分析和决策层进行深入的数据挖掘，运用多维分析揭示潜在的业务趋势和洞察。
总结：
数据仓库作为信息分析系统的关键组成部分，为企业提供了一个历史的、静态的、汇总的视角，以支持战略决策。Sybase的数据仓库解决方案提供了全面的工具集，以实现有效的数据管理、分析和呈现，尤其在电信等大数据量的行业中，这种解决方案的价值更为突出，能够帮助企业管理复杂的数据环境，提升决策效率。
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