数据仓库和数据集市是现代企业数据管理架构中的两个核心组成部分，它们各自承担着不同的角色，共同服务于企业决策支持系统的高效运行。数据仓库的出现源于上世纪80年代中期，旨在解决传统决策支持环境中存在的数据冗余、数据一致性差、报表可信度低等问题。随着企业对数据分析需求的日益增长，数据仓库逐渐发展成为一种以集中式数据存储为核心，能够满足多维度、多层次数据查询和分析需求的体系结构。
### 数据仓库
数据仓库是一种专门用于存储、管理和分析企业历史数据的大型数据库系统。其设计初衷是为了提供一个与操作型系统（OLTP）相对独立的决策支持环境，以满足管理层对历史数据进行深入分析的需求。数据仓库的特点包括：
- **面向主题**：数据组织围绕特定的业务主题，如销售、客户等，而非传统的事务处理流程。
- **集成性**：来自多个数据源的数据经过清洗、转换和整合后，以一致的格式存储在数据仓库中。
- **稳定性**：一旦数据进入数据仓库，通常不再进行修改，以保持历史数据的完整性。
- **随时间变化**：数据仓库包含丰富的历史数据，支持时间序列分析。
数据仓库通过存储大量的历史数据，提供了丰富的信息来源，但为了实现高度的灵活性和适应性，它需要存储大量未汇总的、原始细节数据，这往往牺牲了数据查询的性能。因此，数据仓库体系结构中引入了数据集市，以优化特定用户群体的数据访问速度。
### 数据集市
数据集市是数据仓库体系结构中的一个重要组成部分，通常被视为小型的、专注于特定部门或工作小组的数据仓库。数据集市的设计理念是针对特定的用户群体提供预计算、预汇总的数据，以提高数据查询的效率和响应速度。数据集市可以分为两类：
- **独立型数据集市**：直接从操作型环境获取数据，独立于企业级数据仓库。虽然初期搭建速度快，但从长期来看，可能存在数据一致性问题和重复建设的风险。
- **从属型数据集市**：从企业级数据仓库获取数据。这种模式下，数据集市作为数据仓库的下游系统，继承了数据仓库的数据质量和一致性，更有利于维护整体的数据治理。
### 数据仓库与数据集市的关系
数据仓库和数据集市在功能上相互补充，共同构成了企业决策支持系统的基础。数据仓库负责存储大规模、原始的、跨部门的数据，而数据集市则专注于提供优化过的、面向特定用户群体的数据服务。从企业级视角出发，构建企业级数据仓库作为数据管理的核心，通过从属型数据集市分发数据至各部门，可以实现数据的统一管理和高效利用，避免信息孤岛和重复建设，提高企业决策的准确性和效率。
数据仓库和数据集市在企业数据管理体系中扮演着不可或缺的角色。数据仓库提供了一个集成的、历史的、面向主题的数据存储库，而数据集市则是为特定用户提供优化过的数据访问和服务。通过合理规划和构建数据仓库与数据集市，企业可以有效提升数据管理能力，加速决策过程，促进业务创新和增长。
