数据仓库的管理与应用是信息技术领域的一个重要主题，主要涉及数据仓库的管理和其在决策支持系统中的作用。数据仓库是一个集中存储历史数据的系统，旨在支持业务分析和决策制定。以下是对这一主题的详细阐述：
5.1 数据仓库管理：
数据仓库管理包括用户对数据仓库的使用以及数据本身的管理。数据仓库随着时间的推移，数据量会持续增长，这包括历史数据的积累、未知需求的数据集合、详细与汇总数据的并存，以及外部数据的整合。
5.1.1 用户使用数据仓库的管理：
1. 信息使用者使用数据仓库的性能优化：为了提高效率，可以采取非规格化、创建数据阵列、预连接表格、预聚集数据、聚类数据、压缩数据、定期数据净化和合并查询等策略。
2. 探索者使用数据仓库的性能优化：概括分析用于理解数据，数据抽取用于准备数据，建模则用于深入分析数据，确保数据的准确性和完整性。
5.2 数据仓库的决策支持与决策支持系统：
数据仓库在决策支持系统中起到关键作用，提供快速、一致、可理解的信息，帮助企业进行战略决策。
5.3 数据仓库应用实例：
这部分可能包含具体的案例研究，展示数据仓库如何在实际业务环境中被利用，以提升决策质量和效率。
数据管理：
数据管理涵盖休眠数据的处理、脏数据的识别与清理，以及数据的监视与元数据管理。
- 休眠数据：随着时间推移，部分数据变得不再常用，成为休眠数据。这些数据占用存储空间，可能需要定期评估并考虑删除或归档。
- 脏数据的产生和清理：脏数据可能来源于错误的定义、不兼容的数据源集成、过期数据以及需求变化。清理脏数据涉及校验数据定义和转换规则，以及在集成时处理不匹配的数据。
- 监视数据：对休眠数据和脏数据的监控是保持数据仓库健康的关键，这有助于及时发现和处理问题。
- 元数据管理：元数据是关于数据的数据，用于描述数据仓库中的数据，对于理解和管理数据至关重要。
在实际操作中，数据仓库的管理者需要平衡存储成本、性能需求和数据可用性，确保数据仓库的有效运营，并且能够持续地为企业决策提供有价值的信息。通过深入理解数据仓库的管理与应用，企业可以更高效地利用其数据资产，驱动业务增长和创新。
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