在信息技术快速发展的背景下，数据仓库和数据挖掘成为了企业信息化和数据科学领域的热点话题。文章“浅谈油田信息数据仓库及数据挖掘”主要探讨了在油田行业中，如何建立数据仓库来有效进行数据挖掘，从而帮助企业做出更好的决策，并且针对我国石油企业在数据挖掘领域与国际大型石油企业之间存在的差距，提出了相应的建议和措施。
数据仓库是一种面向主题、集成、稳定且随时间变化的数据集合，支持企业管理和决策过程。数据仓库的体系结构包括数据的获取、存储管理以及信息访问功能。数据获取涉及从不同数据源中提取数据，并将其加载到数据仓库中。存储管理维护数据仓库的内部数据，包括组织、维护和开发数据。信息访问功能则允许用户通过数据仓库提取信息并支持决策。
油田信息数据仓库的建立是针对油田数据特点而设计的，因为油田数据往往包括各类油井的指标数据，如产油量、含水量、注水情况和聚合物含量等，这些数据通常涉及大量的测井数据体和油井记录。建立油田数据仓库能够帮助油田企业规范地管理和分析这些复杂的数据，从而提升油田开采效率和决策质量。
油田数据仓库通常包括不同的级别，例如早期细节级、当前细节级、轻度综合级和高度综合级。数据仓库通过处理和汇总源数据，逐步推进到各个级别的数据集成，以供不同的分析和决策使用。早期细节级数据主要包含历史性的信息，而当前细节级则反映更实时的数据情况。通过轻度综合级和高度综合级的分析，可以提供不同层次的综合信息，支持决策者从宏观和微观两个层面进行决策分析。
元数据（Metadata）在数据仓库中也扮演着至关重要的角色。它描述了数据仓库中的数据，例如数据源、数据结构、数据处理过程等。元数据能够支持数据仓库的操作性环境与数据仓库之间的转换和集成，是油田数据转换为可分析源数据的关键。
在建立和使用数据仓库进行数据挖掘的过程中，油田企业需要采取一系列方法和建议措施，以缩小与国外大型石油企业在数据挖掘领域的差距。这包括利用先进的数据挖掘工具，比如查询生成工具、多维分析工具以及数据挖掘工具等，来提高数据访问和分析的效率。这些工具软件不仅能够帮助分析数据仓库中的数据，还能够增强管理决策者与数据仓库之间的联系，提高决策过程的科学性和准确性。
油田信息数据仓库的建立和数据挖掘的实施是一个复杂而系统的过程，它要求油田企业不仅要在技术上有所突破，还要在数据管理、分析方法、决策支持系统等方面进行改进和创新。通过不断优化数据仓库的建设和数据挖掘的应用，油田企业能够更好地利用信息资源，实现科学管理，提高核心竞争力，促进企业的可持续发展。
