"数据仓库设计是构建以支持分析和决策的查询环境，使得业务用户能够访问、理解和利用数据。这种设计以业务用户易于理解和运用信息的方式组织数据，并且重点在于可预见的查询方式，通常涉及基于时间的汇总数据以及钻取功能（如向下/上的钻取）。数据仓库解决方案的供应商包括Sybase、Microsoft、Oracle、IBM和NCR等。这些公司提供的产品涵盖了数据仓库建设的各个方面，如ETL工具、OLAP服务器、数据库管理系统、数据挖掘工具以及数据分析服务器。数据仓库与OLTP系统不同，它关注历史数据的分析，服务于长期业务战略决策，优化查询性能，而非事务处理速度。"
数据仓库是企业管理和决策中的关键组成部分，它是一个面向主题的、集成的、与时间相关的且不可修改的数据集合。这个概念由Bill Inmon提出，强调了数据仓库不同于传统的在线事务处理（OLTP）系统。OLTP系统关注的是事务处理性能和实时性，而数据仓库则服务于分析需求，存储的是历史数据，用于支持决策制定。
在构建数据仓库时，通常会涉及以下步骤和组件：
1. 数据源整合：从各种分散的业务系统中抽取数据，这需要ETL（提取、转换、加载）工具，如Informatica和Microsoft Transformation Server。
2. 数据清洗与集成：确保数据质量，消除冗余和不一致性。
3. 数据模型设计：使用如Sybase Power Designer或Oracle's OWB等工具创建概念、逻辑和物理数据模型。
4. 数据存储：选择适合的数据库管理系统，如Sybase IQ、SQL Server、Oracle 9i DB2或NCR Teradata。
5. 数据汇总与分区：为了提高查询效率，对数据进行汇总和分区，以满足特定的分析需求。
6. OLAP服务：提供多维数据视图，支持钻取操作，如Microsoft OLAP Server、Oracle OLAP Server和Essbase。
7. 数据分析与挖掘：使用SAS、SPSS等工具进行深入的数据探索和预测分析。
8. 报表和仪表板：通过Business Intelligence（BI）工具如BO（Business Objects）创建直观的可视化界面，便于用户交互和决策。
数据仓库不仅限于单一的数据库，还可以包含数据集市，它们是针对特定部门或业务领域的数据子集，提供更快速的查询响应。数据集市通常包含轻度到高度汇总的数据，以满足不同用户的分析需求。
数据仓库设计是企业实现智能解决方案的关键，它帮助企业从海量数据中提炼出有价值的信息，支持管理层制定策略，提升企业的竞争力。
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