数据仓库有时又称为，数据仓库又称为，数据仓库的多重身份，从DWH到数据仓库的演变之路

数据仓库，又称DWH，拥有多重身份。它从原始的DWH概念演变而来，成为企业数据分析和决策支持的核心。随着技术的发展，数据仓库不断进化，成为现代企业不可或缺的数据管理工具。

本文目录导读：

1. 数据仓库的起源
2. 数据仓库的别称
3. 数据仓库的演变之路

在信息时代，数据仓库（Data Warehouse，简称DWH）已经成为企业信息化建设的重要组成部分，在业界，数据仓库还有许多别称，这些称呼从不同角度揭示了数据仓库的内涵和特点，本文将探讨数据仓库的多种身份，带领读者走进数据仓库的演变之路。

数据仓库的起源

数据仓库的概念最早由IBM公司的研究员Bill Inmon在1980年代提出，当时，随着计算机技术的发展，企业内部的数据量急剧增加，传统的数据库已经无法满足企业对数据分析和决策支持的需求，为了解决这一问题，Bill Inmon提出了数据仓库的概念，旨在将分散在不同数据库中的数据整合到一个统一的平台，为企业提供全面、准确、实时的数据支持。

数据仓库的别称

1、企业数据仓库（Enterprise Data Warehouse，简称EDW）：这个称呼强调了数据仓库在企业信息化建设中的核心地位，它为企业提供了全面的数据视图，支持企业战略决策。

2、商业智能系统（Business Intelligence System，简称BI）：虽然数据仓库是商业智能系统的重要组成部分，但两者并不完全等同，数据仓库主要负责数据的存储、整合和分析，而商业智能系统则侧重于数据的展示和应用。

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3、数据仓库管理系统（Data Warehouse Management System，简称DWMS）：这个称呼突出了数据仓库的技术特点，强调了对数据仓库的运维和管理。

4、数据仓库架构（Data Warehouse Architecture）：这个称呼关注数据仓库的设计和实现，包括数据模型、数据集成、数据存储、数据访问等方面。

5、数据湖（Data Lake）：随着大数据技术的发展，数据湖逐渐成为数据仓库的补充，数据湖以原始数据存储为主，不进行预先的数据整合和处理，适用于处理海量非结构化数据。

数据仓库的演变之路

1、传统数据仓库：以关系型数据库为基础，采用星型模型或雪花模型进行数据建模，注重数据的一致性和准确性。

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2、多维数据仓库：在传统数据仓库的基础上，引入多维数据模型（如OLAP），提高数据分析的效率。

3、大数据数据仓库：随着大数据技术的发展，数据仓库开始支持海量数据的存储和分析，采用分布式存储和计算技术。

4、云数据仓库：云计算的兴起使得数据仓库逐渐向云端迁移，为企业提供更灵活、可扩展的数据存储和分析服务。

5、智能数据仓库：借助人工智能、机器学习等技术，数据仓库可以实现自动数据清洗、特征提取、预测分析等功能，为企业提供更智能的数据服务。

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数据仓库在信息时代扮演着重要角色，其多种身份和演变之路反映了其在企业信息化建设中的重要作用，随着技术的不断发展，数据仓库将继续拓展其应用领域，为企业提供更全面、高效的数据支持。

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