本课程介绍数据仓库和数据集市的基本概念、架构设计及实施方法，涵盖二者在企业数据分析中的应用价值。
数据仓库与数据集市是信息化管理中的重要组成部分，主要用于支持决策制定及信息共享。数据仓库是一个设计成面向特定主题、集成化且具有时间变化特性的稳定数据集合。它不同于操作数据库，后者主要处理日常业务交易，而数据仓库则专注于数据分析。
面向主题意味着数据仓库围绕企业的关键业务领域组织，例如销售、财务或人力资源等。这些主题域的数据是从分散的运营系统中抽取、整合和清理而来，确保数据的一致性。
集成性体现在数据仓库将来自不同系统的数据统一处理，消除源数据中的不一致，提供全局视角。稳定性则在于其主要供查询使用，更新较少，通过定期加载和刷新来保持最新状态。同时反映历史变化的数据仓库包含大量历史数据，以便分析企业的发展趋势。
数据仓库的体系结构包括：数据源、数据存储及管理、OLAP（在线分析处理）引擎以及前端工具。其中，数据源是各种业务系统的原始数据；而数据存储和管理则负责整合与处理这些来源的数据。OLAP引擎支持复杂数据分析；前端工具为用户提供交互式查询及报告生成的能力。
操作数据库专注于在线事务处理(OLTP)，强调高并发的事务执行效率；相比之下，数据仓库服务于分析决策（即OLAP），关注于深度数据挖掘和趋势预测。星型模型与雪花模型是维度建模中常用的两种模式：前者直观简单，后者通过规范化提升数据质量但可能增加查询复杂性。
多维数据模型构成了数据仓库及OLAP的基础，并以“立方体”的形式展示信息；该结构允许从多个角度查看并分析数据。“立方体”由不同维度、事实和其自身构成。星型模式包含一个较大的事实表与若干个维表，而雪花模式则是对星型模式的规范化处理。
事实表是数据仓库的核心组成部分之一，它记录了一系列可量化的业务事件（如销售额），并且这些度量值通常为数值类型以便进行聚合计算；同时，它们还包括了连接到多个维度的外键以表示不同维度之间的关系。维表可以进一步层次化来优化查询性能，但同时也可能增加查询复杂性。
总之，数据仓库与数据集市为企业决策提供了强有力的支持工具：通过整合和清理来自各个业务领域的数据，并构建面向主题、稳定的分析环境；同时利用维度建模及多维数据模型有效组织并分析这些信息以揭示潜在的商业洞察。掌握相关概念和技术对于打造高效的数据驱动型企业至关重要。
5星
