数据仓库是一种专门设计用于数据分析和决策支持的系统，它整合了来自多个源的大量历史数据，为用户提供了一种集中、一致且易于理解的数据视图。数据仓库的基本概念包括以下几个核心点：
1. **数据仓库的定义**：数据仓库是经过特殊设计的数据库，主要目的是为了报告和数据分析，而不是日常事务处理。它存储的是历史数据，通常是从操作型数据库或其他数据源抽取、转换和加载（ETL过程）而来。
2. **从数据库到数据仓库**：传统的数据库系统主要用于事务处理，而数据仓库则面向分析。数据仓库的设计强调数据的稳定性和一致性，而非速度和并发性。随着技术的发展，早期基于客户/服务器架构的数据仓库逐渐演变为分布式对象技术，允许更灵活的体系结构。
3. **数据仓库的体系结构**：一个典型的数据仓库系统包括数据源、ETL工具、数据仓库本身（包含数据存储和索引）、OLAP服务器、多维立方体、前端查询和分析工具等部分。这些组件协同工作，确保数据的高效管理和分析。
4. **数据仓库的数据组织**：数据仓库中的数据通常按照星形或雪花形模式组织，以支持快速查询和聚合。星形模式由一个事实表和多个维度表组成，而雪花形模式则是星形模式的扩展，维度表经过了额外的规范化。
5. **数据仓库的层次**：数据仓库可以分为多个层次，如操作数据存储(ODS)、数据集市和全企业级数据仓库。ODS是介于在线事务处理(OLTP)系统和数据仓库之间的临时存储，数据集市是对特定业务部门或主题域的精简版数据仓库。
6. **OLAP（在线分析处理）**：是数据仓库的关键组件，支持复杂的分析操作，如切片、 dice、钻取和旋转，帮助用户深入理解数据。
7. **MDX（多维表达式）**：是用于查询和操作多维数据集的语言，常用于OLAP环境中，提供了一种强大的方式来描述和提取多维数据。
8. **数据仓库工具**：包括数据抽取、转换、加载工具，以及报表和分析工具，例如IBM的DB2 OLAP Server、Oracle的BI Suite、Sybase的IQ等，这些工具简化了数据仓库的构建和使用。
9. **商业智能和数据仓库的关系**：数据仓库是商业智能的基础，它提供干净、一致的数据，供商业智能工具进行报告、分析和决策支持。
10. **数据仓库的应用**：数据仓库广泛应用于零售、金融、电信、医疗等多个行业，帮助企业识别趋势、优化运营、预测未来并制定策略。
学习数据仓库不仅涉及理论知识，还包括实践技能的培养，如使用Brio等数据仓库展现工具建立模型和完成实际项目。通过课程学习，学生将能掌握数据仓库的基本概念、技术和市场趋势，为将来在商业智能领域的工作奠定坚实基础。
