数据仓库原理是信息技术领域的重要概念，它涉及到管理和分析企业数据的核心技术。本章主要探讨了数据仓库的定义、特征、体系结构、数据组织方式、数据处理过程以及元数据管理。
数据仓库的定义由William H. Inmon提出，他将其定义为一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合，旨在支持管理决策。这四个基本特征揭示了数据仓库的主要特点：
1. 面向主题：数据仓库根据特定的分析领域和目标组织数据，例如商品、供应商和顾客等，提供针对特定分析需求的整合信息。
2. 集成的：数据仓库的数据来自多个分散的源，通过数据集成消除不一致性，如统一数据格式、计量单位和代码含义，形成一致的全局视图。
3. 非易失的：数据仓库的数据主要用于查询和分析，通常不允许更新，以保持数据稳定性，有利于决策制定。
4. 随时间变化：数据仓库记录历史数据，允许追踪数据随时间的发展，支持趋势分析和预测。
数据仓库的体系结构通常包含数据源、数据抽取、数据转换、数据加载(ETL)、数据存储和数据访问层。ETL过程是将原始数据从各种源抽取出来，进行清洗、转换，然后加载到数据仓库的过程。
数据组织结构和形式可以采用多维数据库（如星形、雪花形或星座模型）或关系数据库，以满足不同分析需求。多维数据库以数组形式存储数据，便于快速查询；关系数据库则通过一组关系组织数据，通常存储经过综合的分析数据。
元数据管理涉及对数据仓库中数据的描述性信息（如字段含义、数据源、处理规则等）的管理和维护，确保数据的可理解性和一致性。元数据管理原理包括元数据收集、存储、检索、更新和版本控制等方面。
数据仓库是现代企业信息化管理的重要工具，通过集成和组织数据，提供决策支持。理解并掌握数据仓库的基本原理，对于提升企业的信息利用效率和决策质量至关重要。
