数据仓库技术在现代企业的信息化进程中发挥着至关重要的作用，其核心目标是通过集中管理和分析大量的原始数据，提炼出对企业决策有价值的信息。本文将围绕以下几个关键知识点展开：
1. **面向主题的信息架构搭建**：这是数据仓库的基础，旨在构建一个结构化的数据模型，使得数据能够按照业务主题（如客户、供应商、产品、市场趋势等）进行分类和整合，便于理解和分析。
2. **综合统计报表和信息查询**：数据仓库通过高效的数据提取和加载，支持生成实时和历史的综合报表，帮助企业快速获取所需信息，进行决策支持。
3. **数据分析与挖掘**：涵盖了成本、财务、市场、销售等多个维度的数据分析，以及联机分析处理（OLAP）技术，使企业能够深入洞察业务运营的各个方面，识别趋势和模式。
4. **决策支持系统与专家系统**：借助先进的决策支持工具，企业可以基于数据仓库提供的信息，辅助管理层做出明智的商业决策，如定价策略、供应链管理等。
5. **质量改善与SPC（统计过程控制）**：数据仓库与质量管理紧密相连，通过SPC监控生产过程中的质量指标，帮助企业持续优化产品质量和服务。
6. **关系管理**：无论是客户关系管理（CRM）、供应商关系管理（SRM），还是其他利益相关者的管理，数据仓库都能提供个性化的数据视图，提升客户满意度和合作伙伴关系。
7. **数据挖掘与知识发现**：通过深入的数据挖掘技术，企业可以从海量数据中发现隐藏的规律和知识，为创新和发展提供支持。
以宝钢为例，作为一家大型钢铁企业，其面临的主要挑战是如何有效利用丰富的原始数据和业务数据。宝钢的计算机系统包含基础自动化、过程控制计算机系统和L4整体产销信息管理系统，但缺乏集中管理导致数据价值未能充分释放。因此，引入数据仓库技术，如L3的生产控制计算机系统，成为了宝钢提升竞争力的关键。
宝钢追求的目标是优化生产和经营，提高效率和效益，而数据仓库为其提供了决策支持，包括快速报价、交货期确定和产品质量保证等功能。同时，数据挖掘和知识发现也助力宝钢在不断变化的市场环境中制定和调整战略。
数据仓库技术是企业实现数据驱动决策，应对数据爆炸性增长，提升运营效率和竞争力的重要工具，对于任何寻求在大数据时代立足的企业来说，都是必不可少的组成部分。
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