每項(xiàng)技術(shù)的出現(xiàn)都不是偶然的，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)也同樣如此。隨著企業(yè)大量使用計(jì)算機(jī)，操作系統(tǒng)產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是集成、存儲(chǔ)和分析大量數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，它可以幫助組織更好地理解和應(yīng)對(duì)社會(huì)變化。通過(guò)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，人們可以收集和分析各種數(shù)據(jù)，包括經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、人口和健康等方面的數(shù)據(jù)，從而更好地了解社會(huì)趨勢(shì)、問(wèn)題和需求。基于這些數(shù)據(jù)，決策者可以制定更有效的政策和方案，從而推動(dòng)社會(huì)的進(jìn)步和發(fā)展。因此，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在促進(jìn)社會(huì)進(jìn)步方面發(fā)揮著重要作用�！　‰S著社會(huì)進(jìn)步，數(shù)據(jù)的來(lái)源和種類變得更加多樣化。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)需要不斷適應(yīng)和整合不同渠道和來(lái)源的數(shù)據(jù)，包括傳感器、社交媒體和移動(dòng)應(yīng)用等，以便全面地反映社會(huì)的動(dòng)態(tài)變化。隨著技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)也在不斷進(jìn)步，如人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析等。隨著社會(huì)變化速度的加快，對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和即時(shí)性要求也在提高。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)需要能夠快速地處理和分析數(shù)據(jù)，及時(shí)提供決策支持和信息反饋。隨著數(shù)據(jù)的增加和大量使用，隱私和安全性問(wèn)題也變得更加突出。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)需要不斷加強(qiáng)數(shù)據(jù)的保護(hù)和安全措施，確保數(shù)據(jù)的合法使用和隱私保護(hù)�！　‰S著企業(yè)規(guī)模的不斷擴(kuò)大和業(yè)務(wù)范圍的日益復(fù)雜化，企業(yè)內(nèi)部涉及的數(shù)據(jù)量也呈現(xiàn)出爆炸式增長(zhǎng)的趨勢(shì)。如何高效地管理、分析和利用這些海量數(shù)據(jù)成為企業(yè)發(fā)展中的重要挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)作為一種專門用于集成、存儲(chǔ)和管理企業(yè)數(shù)據(jù)的技術(shù)解決方案，為企業(yè)提供了解決這一挑戰(zhàn)的有效手段。通過(guò)將來(lái)自不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)整合到一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，并通過(guò)各種數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行分析和挖掘，企業(yè)可以更好地理解自身的業(yè)務(wù)狀況，發(fā)現(xiàn)潛在的商機(jī)和問(wèn)題，并支持決策者做出更為明智的決策�！　”緯�各章節(jié)闡述和討論數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的以下幾個(gè)方面：第1章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本概念。介紹數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中各種類型的數(shù)據(jù)以及大數(shù)據(jù)的相關(guān)概念。然后從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的演變和體系結(jié)構(gòu)這兩方面詳細(xì)介紹數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本問(wèn)題�！　〉�2章操作數(shù)據(jù)層。首先介紹ODS的定義以及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的關(guān)系等，然后介紹ODS的兩個(gè)集成，最后介紹實(shí)際運(yùn)用ODS的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)�！　〉�3章數(shù)據(jù)集市。從數(shù)據(jù)集市的概念展開(kāi)，詳細(xì)介紹數(shù)據(jù)集市的各種類型，并重點(diǎn)介紹有關(guān)數(shù)據(jù)集市設(shè)計(jì)的方法和技術(shù)�！　〉�4章指標(biāo)設(shè)計(jì)及展現(xiàn)。主要關(guān)注數(shù)據(jù)指標(biāo)的設(shè)計(jì)和展現(xiàn)，提供全面的數(shù)據(jù)指標(biāo)設(shè)計(jì)和展現(xiàn)內(nèi)容，從指標(biāo)體系的搭建到最終用戶的商業(yè)智能需求，再到探索性數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和可視化技術(shù)的應(yīng)用�！　〉�5章設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。重點(diǎn)介紹如何設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，首先是對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主題的確定，然后進(jìn)行操作型數(shù)據(jù)的設(shè)計(jì)以及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的粒度與分區(qū)設(shè)計(jì)，最后介紹數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)以及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)層的設(shè)計(jì)。此外還介紹設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中所用到的數(shù)據(jù)管理技術(shù)�！　〉�6章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與大數(shù)據(jù)技術(shù)。介紹數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、流式計(jì)算、Hadoop和NoSQL技術(shù)4個(gè)主題。每個(gè)主題深入討論各自的概念、應(yīng)用場(chǎng)景和關(guān)鍵技術(shù)�！　〉�7章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)中臺(tái)。從數(shù)據(jù)中臺(tái)的概念展開(kāi)，詳細(xì)介紹數(shù)據(jù)中臺(tái)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的聯(lián)動(dòng)關(guān)系，并重點(diǎn)講述數(shù)據(jù)中臺(tái)的架構(gòu)與設(shè)計(jì)方法�！　〉�8章數(shù)據(jù)治理。主要介紹數(shù)據(jù)治理的基本內(nèi)容、DGI數(shù)據(jù)治理框架與DAMA數(shù)據(jù)管理框架兩種主流數(shù)據(jù)治理框架、數(shù)據(jù)治理工具，以及國(guó)內(nèi)外數(shù)據(jù)治理標(biāo)準(zhǔn)，最后展望數(shù)據(jù)治理的未來(lái)，包括智能數(shù)據(jù)分析、區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用以及數(shù)據(jù)治理與云計(jì)算結(jié)合應(yīng)用�！　】偟膩�(lái)說(shuō)，隨著社會(huì)進(jìn)步，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)需要不斷適應(yīng)和應(yīng)對(duì)社會(huì)變化帶來(lái)的新挑戰(zhàn)和產(chǎn)生的需求，以更好地發(fā)揮其作用�！　【帯≌吣俊′�