数据仓库的建设与开发是企业信息化管理中的关键环节，它主要解决的是海量数据的整合、分析与决策支持问题。以下是对数据仓库相关知识点的详细解释：
1. 建立数据仓库的原因：
- 数据仓库的建立主要是为了满足企业对历史数据的深度分析需求，为企业决策提供依据。操作型数据库在事务处理上效率高，但不适合进行复杂的分析操作。
- 随着企业的业务发展，数据来源多样化，不同系统间的数据集成问题日益突出，数据仓库可以统一存储和管理这些数据。
2. 数据仓库的概念与特性：
- 数据仓库是由William H. Inmon提出的，它是面向主题的、集成的、非易失的，并随时间变化的数据集合。它的主要目的是支持决策分析。
- 主题导向意味着数据仓库围绕特定业务领域（如客户、产品、交易等）进行组织。
- 集成性体现在数据仓库会从不同的源系统抽取数据，经过清洗、转换后加载到仓库中，确保数据的一致性和准确性。
- 非易失性意味着数据仓库中的数据一旦加载，一般不会被修改，保证了数据的历史完整性。
- 时间相关性使得数据仓库能够追踪数据的变化，支持趋势分析和预测。
3. 数据仓库的结构：
- 数据仓库的结构通常包括多个层次，如ODS（Operational Data Store）操作数据存储、DW（Data Warehouse）数据仓库、DM（Data Mart）数据集市等，以适应不同粒度的分析需求。
- 数据抽取（ETL，Extract-Transform-Load）是数据仓库建设的关键步骤，负责从源系统中抽取数据，进行转换处理，然后加载到目标系统。
4. 数据仓库的开发过程：
- 开发过程通常包括需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计、数据装载、性能优化和维护等阶段。
- 在这个过程中，需要考虑数据的生命周期管理、数据质量问题、性能优化以及安全策略等。
5. 数据仓库的应用：
- 数据仓库不仅用于传统的报表生成，还支持OLAP（Online Analytical Processing）在线分析处理，如多维分析、钻取、切片和切块等操作。
- 数据仓库可以结合数据挖掘技术，发现隐藏在大量数据中的模式和趋势，为企业提供决策支持。
在实际应用中，数据仓库也可能面临一些挑战，如数据的时效性、一致性、可用性等问题，以及系统性能和扩展性的需求。因此，选择合适的数据库管理系统、数据建模方法、ETL工具以及优化策略对于构建高效、稳定的数据仓库至关重要。同时，随着大数据和云计算技术的发展，现代数据仓库建设还涉及到分布式存储、流计算、实时分析等新技术的运用。
