数据仓库如何支持商业智能和报告？

数据仓库通过充当来自不同运营系统的历史数据的集中、集成存储库，为商业智能（BI）和报告提供了基础。其重要性在于能够对大量数据进行一致、可靠且高效的长期分析。这支持战略决策、绩效衡量、趋势识别以及预测等高级分析。 支持商业智能的关键特性包括面向主题（例如客户、产品）、通过ETL流程进行数据集成、非易失性（保留历史记录）和时间变异性。核心原则涉及维度建模（例如星型模式），其针对查询和OLAP分析进行了优化。这种结构允许商业智能工具高效查询跨维度（时间、地理）和事实（销售、成本）的海量数据集，为一致的报告和复杂分析提供单一事实来源。 数据仓库通过ETL（提取、转换、加载）首先集成数据源，从而支持商业智能/报告。它将经过清理和转换的数据存储在星型/雪花型模式等优化结构中。然后，商业智能工具查询此仓库以生成报告、仪表板和OLAP分析。这带来了具体价值：使用户能够发现见解、跟踪关键绩效指标（如销售趋势或客户流失率）、做出数据驱动的决策，并获得企业范围的可见性，从而提高运营效率和战略规划。