【正文】 據(jù)轉(zhuǎn)化為有用信息，為企業(yè)更好地進(jìn)行決策服務(wù)。 基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的 DSS 基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的 DSS – 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為 DSS的發(fā)展開辟了新途徑 – 目前 DSS的開發(fā)模式（ BI解決方案） ? 以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)為基礎(chǔ) ? 以聯(lián)機(jī)分析、數(shù)據(jù)挖掘工具為手段 接 口 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 管理 環(huán)境 細(xì)節(jié)級(jí)數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)集市 1 數(shù)據(jù)集市 2 數(shù)據(jù)集市 n … ETL邏輯 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)組織與管理 數(shù)據(jù)利用 元數(shù)據(jù) (MetaData) 數(shù)據(jù)集市 x 主題數(shù)據(jù) ∑ 主題數(shù)據(jù) ∑ 主題數(shù)據(jù) ∑ 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù) 系統(tǒng) 市場(chǎng)調(diào)查信息 數(shù)據(jù)源 外部數(shù)據(jù) … … OLAP DataMining Forecasting 應(yīng)用環(huán)境 專家經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù) ? 從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念結(jié)構(gòu)看，應(yīng)該包含：數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市 /知識(shí)挖掘庫(kù)以及各種管理工具和應(yīng)用工具。 數(shù)據(jù)集市 數(shù)據(jù)集市（ Data mart） 即 ” 小數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) ” 。是構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的重要一環(huán)，用戶從數(shù)據(jù)源抽取出所需的數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗，最終按照預(yù)先定義好的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型，將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中去。 ? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)只進(jìn)行刷新，從不進(jìn)行更新處理。這就需要一種能夠?qū)⑷粘I(yè)務(wù)處理中所收集到的各種數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)榫哂猩虡I(yè)價(jià)值信息的技術(shù)，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)無法承擔(dān)這一責(zé)任。 數(shù)據(jù)集成性 ? 根據(jù)決策分析的要求，將分散于各處的源數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、篩選、清理、綜合等工作，最終集成到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。 ? 完整定義 基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)的決策支持系統(tǒng) (DSS)。數(shù)據(jù)集市可以在一定程度上緩解訪問數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的瓶頸。系統(tǒng)的數(shù)據(jù)不存儲(chǔ)在同一數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，每個(gè)主題有自己的物理存儲(chǔ)區(qū)。 ? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是在企業(yè)管理和決策中面向主題的、集成的、與時(shí)間相關(guān)的、不可修改的數(shù)據(jù)集合。 ” 著名的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專家 Ralph Kimball 市場(chǎng)需求是技術(shù)發(fā)展的源動(dòng)力 ? ? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（ Data Warehouse）是一個(gè) ? 面向主題的（ Subject Oriented） ? 集成的（ Integrate） ? 相對(duì)穩(wěn)定的（ NonVolatile） ? 反映歷史變化（