数据仓库与OLAP技术详解：架构、应用与前景

本章内容主要围绕“数据仓库与OLAP技术概述”展开，探讨了数据仓库的基本概念、多维数据模型、系统架构以及在中国市场的发展趋势。数据仓库是一种特殊的数据库，专为支持企业决策分析而设计，它整合来自多个源的异构数据，提供对历史数据的集中存储和高效访问，以支持在线分析处理（OLAP）。 1. **数据仓库定义**：数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合，主要用于支持企业的决策制定过程。它不同于事务处理系统（Transaction Processing Systems），后者侧重实时交易，而数据仓库强调的是数据分析和报告。 2. **多维数据模型**：数据仓库通常采用多维模型，如星型或雪花型模式，通过维度表（如时间、地理位置、产品类别）和事实表（如销售额、订单量）的结合，提供了一个灵活的方式来组织和分析数据，便于进行复杂的分析操作。 3. **数据仓库系统结构**：包括后端OLAP服务器（如IBM的DB2OLAPServer，Sybase的SybaseIQ等）和前端工具（如Informix的前端选项、Microsoft的SQL Server集成的Plato等）。这些组件共同构建了一个支持数据分析的完整平台。 4. **数据仓库实现**：不同的供应商提供了定制化的产品和服务，如Informix的严谨体系结构、Oracle的一系列完整产品包，以及针对特定需求的解决方案，如PLATINUM的InfoPump和Forest&Trees。 5. **中国数据仓库市场发展**：随着计算机技术和分布式技术的进步，中国数据仓库市场呈现出巨大潜力。金融行业（如信贷风险管理）和电子商务领域（如商品销售分析）对于数据仓库的需求增加，移动通信等行业也在积极规划决策支持和数据仓库项目。 6. **数据挖掘的关联**：数据仓库的发展促进了数据挖掘技术的应用，数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程，常用于预测、分类、聚类等任务，是数据仓库分析能力的重要补充。 本章深入剖析了数据仓库的核心要素，强调了其在支持企业决策中的关键作用，并揭示了中国市场上数据仓库技术的日益重要性和数据挖掘技术的发展趋势。