数据仓库技术是一种企业级的数据管理方法，它支持管理决策制定，面向整个组织提供信息，而不是面向业务操作。数据仓库具备集成、主题导向、时间变化和数据稳定性四个主要特征。它起源于20世纪80年代末期，用于解决OLTP系统在支持决策制定上的局限性。数据仓库通常存储历史数据，这些数据来源于一个或多个操作数据源，并被用来进行数据分析、OLAP和报告。
联机分析处理（OLAP）是一种支持多维数据分析的软件技术，它允许用户对数据仓库中的大量数据进行快速、一致、交互式访问和复杂分析。OLAP工具提供多维概念视图（如星形模式、雪花模式）和多维操作功能（如旋转和钻取），帮助分析数据的不同层面。
ETL（提取、转换、加载）是数据仓库系统中非常重要的环节，它涉及到将数据从源系统提取出来，清洗转换成统一的格式，并加载到目标数据仓库中。设计和实现ETL过程需要解决数据映射、数据质量、数据转换和数据完整性等问题。
数据仓库的设计是一个复杂的过程，通常包括确定数据仓库架构、设计数据模型、定义数据源接口、规划元数据管理和制定数据分发策略。设计时还需考虑数据的集成、一致性和可扩展性，以及如何满足不同数据用户的需求。
数据仓库的实现包括选择合适的数据库管理系统（DBMS），构建数据模型，配置硬件和软件基础设施，以及部署和维护数据仓库。在实现过程中，需要合理分配资源、确保数据的安全性和可靠性，并实现高效的数据访问。
在企业信息化建设方面，数据仓库技术的引入是大势所趋，因为它能够帮助企业管理日益增长的数据，并转化为有价值的信息用于决策支持。随着信息技术的发展，数据仓库正在与大数据、云计算、人工智能等新技术融合，推动企业信息化向更高的效率和智能化迈进。
通过本课程的学习，学生将能理解数据仓库和OLAP的基本概念，掌握数据仓库的构建和应用方法，学习数据仓库建模和查询优化技术，了解数据仓库技术的发展现状和未来趋势，以及相关领域的研究方向。课程采用讲课与实习相结合的方式，重视内容的本质理解，鼓励实践学习，而非简单的记忆和应试。考核方式包括课程作业、课程论文和期末考试，各占一定比例。
以上内容涵盖了数据仓库和联机分析处理技术的核心知识点，是学习和理解这两个领域的重要基础。
