突出特点是“海量数据支持”和“快速检索技术”。数据仓库是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境，而数据库是整个数据仓库环境的核心，是数据存放的地方和提供对数据检索的支持；相对于操纵型数据库来说其突出的特点是对海量数据的支持和快速的检索技术。
本教程操作环境：windows7系统、Dell G3电脑。
数据仓库相对于操作型数据库来说其突出特点是“海量数据支持”和“快速检索技术”。
数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
数据仓库是决策支持系统（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。
数据仓库的特点
数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它并不是所谓的“大型数据库”。数据仓库的方案建设的目的，是为前端查询和分析作为基础，由于有较大的冗余，所以需要的存储也较大。为了更好地为前端应用服务，数据仓库往往有如下几点特点：
1、效率足够高。
数据仓库的分析数据一般分为日、周、月、季、年等，可以看出，日为周期的数据要求的效率最高，要求24小时甚至12小时内，客户能看到昨天的数据分析。由于有的企业每日的数据量很大，设计不好的数据仓库经常会出问题，延迟1-3日才能给出数据，显然不行的。
2、数据质量。
数据仓库所提供的各种信息，肯定要准确的数据，但由于数据仓库流程通常分为多个步骤，包括数据清洗，装载，查询，展现等等，复杂的架构会更多层次，那么由于数据源有脏数据或者代码不严谨，都可以导致数据失真，客户看到错误的信息就可能导致分析出错误的决策，造成损失，而不是效益。
3、扩展性。
之所以有的大型数据仓库系统架构设计复杂，是因为考虑到了未来3-5年的扩展性，这样的话，未来不用太快花钱去重建数据仓库系统，就能很稳定运行。主要体现在数据建模的合理性，数据仓库方案中多出一些中间层，使海量数据流有足够的缓冲，不至于数据量大很多，就运行不起来了。
从上面的介绍中可以看出，数据仓库技术可以将企业多年积累的数据唤醒，不仅为企业管理好这些海量数据，而且挖掘数据潜在的价值，从而成为通信企业运营维护系统的亮点之一。
广义的说，基于数据仓库的决策支持系统由三个部件组成：数据仓库技术，联机分析处理技术和数据挖掘技术，其中数据仓库技术是系统的核心，在这个系列后面的文章里，将围绕数据仓库技术，介绍现代数据仓库的主要技术和数据处理的主要步骤，讨论在通信运营维护系统中如何使用这些技术为运营维护带来帮助。
4、面向主题
操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。主题是与传统数据库的面向应用相对应的，是一个抽象概念，是在较高层次上将企业信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽象。每一个主题对应一个宏观的分析领域。数据仓库排除对于决策无用的数据，提供特定主题的简明视图。
数据仓库的组成
数据抽取工具
本文档主要讲述的是SQLite语法与Android数据库操作；Android的SQLiteDatabase原本就不是依赖于Android而存在的，而是单独的作为一个个体而存在的，有着自己特有的体系和语言，而这就是SQL语法了。SQLite是一个轻量型的数据库，它对于大型数据库来说功能少，因此只需要学习一些通用的SQL语法就能够轻松掌握，而这些SQL语法对于其他的数据库来说也是基本不变化的。有需要的朋友可以下载看看
把数据从各种各样的存储方式中拿出来，进行必要的转化、整理，再存放到数据仓库内。对各种不同数据存储方式的访问能力是数据抽取工具的关键，应能生成COBOL程序、MVS作业控制语言（JCL）、UNIX脚本、和SQL语句等，以访问不同的数据。数据转换都包括，删除对决策应用没有意义的数据段；转换到统一的数据名称和定义；计算统计和衍生数据；给缺值数据赋给缺省值；把不同的数据定义方式统一。
数据库
是整个数据仓库环境的核心，是数据存放的地方和提供对数据检索的支持。相对于操纵型数据库来说其突出的特点是对海量数据的支持和快速的检索技术。
元数据
元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。可将其按用途的不同分为两类，技术元数据和商业元数据。
技术元数据是数据仓库的设计和管理人员用于开发和日常管理数据仓库使用的数据。包括：数据源信息；数据转换的描述；数据仓库内对象和数据结构的定义；数据清理和数据更新时用的规则；源数据到目的数据的映射；用户访问权限，数据备份历史记录，数据导入历史记录，信息发布历史记录等。
商业元数据从商业业务的角度描述了数据仓库中的数据。包括：业务主题的描述，包含的数据、查询、报表；
元数据为访问数据仓库提供了一个信息目录（informationdirectory），这个目录全面描述了数据仓库中都有什么数据、这些数据怎么得到的、和怎么访问这些数据。是数据仓库运行和维护的中心，数据仓库服务器利用他来存贮和更新数据，用户通过他来了解和访问数据。
数据集市
为了特定的应用目的或应用范围，而从数据仓库中独立出来的一部分数据，也可称为部门数据或主题数据（subjectarea）。在数据仓库的实施过程中往往可以从一个部门的数据集市着手，以后再用几个数据集市组成一个完整的数据仓库。需要注意的就是在实施不同的数据集市时，同一含义的字段定义一定要相容，这样在以后实施数据仓库时才不会造成大麻烦。
国外知名的Garnter关于数据集市产品报告中，位于第一象限的敏捷商业智能产品有QlikView, Tableau和SpotView，都是全内存计算的数据集市产品，在大数据方面对传统商业智能产品巨头形成了挑战。国内BI产品起步较晚，知名的敏捷型商业智能产品有PowerBI, 永洪科技的Z-Suite，SmartBI，FineBI商业智能软件等，其中永洪科技的Z-Data Mart是一款热内存计算的数据集市产品。国内的德昂信息也是一家数据集市产品的系统集成商。
数据仓库管理
安全和特权管理；跟踪数据的更新；数据质量检查；管理和更新元数据；审计和报告数据仓库的使用和状态；删除数据；复制、分割和分发数据；备份和恢复；存储管理。
信息发布系统
把数据仓库中的数据或其他相关的数据发送给不同的地点或用户。基于Web的信息发布系统是对付多用户访问的最有效方法。
访问工具
为用户访问数据仓库提供手段。有数据查询和报表工具；应用开发工具；管理信息系统（EIS）工具；在线分析（OLAP）工具；数据挖掘工具。
更多相关知识，请访问常见问题栏目！
