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数据仓库是一个存储历史数据和当前数据的集合，按时间顺序组织和存储数据，通常用于数据分析，报告和决策支持系统。它支持一组应用程序，可以捕获和集成不同原始架构中的数据，并把这些数据转换成一个统一和结构化的数据仓库，是数据仓库的基础和重要组成部分。数据仓库可以提供对整个组织的数据的最新的一致视图，使组织能够实现对很多不同数据源的有计划的数据分析，并从这些数据中获取全面和可靠的分析结果，以满足业务决策系统的要求。

数据仓库使用基于数据模型的设计方法，比如关系型数据模型和多维数据模型，来描述数据的特征，将这些数据从原始系统转换成特定类型的数据仓库，以便更好地支持业务和决策支持系统。此外，数据仓库还可以支持用户的查询和分析，将数据仓库的数据无缝连接到经过定制的应用，有助于提高业务决策的效率和准确性。

随着技术的发展，数据仓库也受到了改进，提出了基于构建和改进模型的技术，以及更大规模、更灵活的数据汇总系统，以更好地满足企业数据分析需求。同时，云计算技术和大数据分析技术也为企业数据仓库提供了更强大和更有效的技术选择。

拓展知识：

数据仓库的类型主要有：独立的、虚拟的、集成的、多维的和联机分析处理(OLAP)等。独立数据仓库是一种统一的数据存储仓库，其所支持的应用程序可以在相同的数据结构上检索和更新数据，从而提供组织内数据一致性。虚拟数据仓库是一种数据仓库技术，它使用虚拟数据模型来描述数据，从而可以从多个不同的数据源访问混合数据。集成数据仓库是一种统一存储数据的数据仓库，以减少数据集成的步骤。多维数据仓库是一种多维的数据仓库，它可以帮助组织更加细粒度地检索和分析数据，以便充分利用数据仓库中的数据。联机分析处理(OLAP)系统是一种基于多维数据仓库的数据仓库，它可以帮助组织实现更全面和有效的数据分析。