数据仓库和OLAP技术是现代企业管理信息化的重要组成部分，它们帮助企业从海量数据中提炼出有价值的信息，支持决策分析。本章主要介绍了数据仓库的概念、特点、系统结构以及数据挖掘的相关技术。
数据仓库（Data Warehouse，简称DW）是为了解决事务处理环境不适应决策支持系统（DSS）应用的问题而产生的。事务处理关注日常操作，而分析型处理需要大量历史数据。由于事务处理系统的分散性、数据一致性问题和历史数据的利用率低，企业需要一种新的环境来整合和分析数据，这就是数据仓库的由来。数据仓库的主要驱动力是市场竞争对数据捕获和分析的需求。
数据仓库具有四个核心特性：
1. 面向主题：数据仓库是围绕公司主要业务领域构建的，如客户、产品、销售等，提供特定主题的简洁视图。
2. 集成性：它将来自多种异构数据源的数据整合在一起，通过数据清理和集成技术保证数据的一致性。
3. 时变性：数据仓库保存长期的历史数据，提供时间序列分析。
4. 非易失性：数据仓库中的数据是只读的，不会进行常规的更新操作。
构建数据仓库的过程涉及数据的抽取、转换和装载（ETL），确保数据从源系统到数据仓库的质量、精确性和简洁性。数据仓库中的数据通常按层次组织，包括早期细节级、当前细节级、轻度综合级和高度综合级，以便逐步进行数据分析。
在物理结构上，数据仓库通常采用星型或雪花型架构，前者简单直观，后者则通过规范化减少数据冗余。数据仓库的逻辑结构包括近期基本数据层、历史数据层和综合数据层，分别服务于不同层次的分析需求。
数据仓库的数据可以分为详细型和汇总型，以及元数据，元数据是对数据仓库本身及其内容的描述，对理解和使用数据仓库至关重要。此外，多维数据模型（如数据立方体）提供了更高效的分析工具，支持快速的OLAP（在线分析处理）操作，如切片、dice和钻取，帮助用户从不同角度深入探索数据。
从数据仓库到数据挖掘，是数据价值深化的延伸。数据挖掘利用统计学和人工智能方法发现数据中的模式、趋势和关联，为企业决策提供预测性和描述性的洞察。这一过程包括预处理、模式发现、模式评估和模式解释等步骤，旨在从海量数据中提取知识，驱动企业策略的制定。
数据仓库和OLAP技术是企业信息化的关键，它们为企业提供了一个集成的历史数据分析平台，支持管理层做出基于数据的决策，提高竞争力。随着大数据时代的到来，这些技术的应用将更加广泛和深入。
