众所周知，各行各业的公司在发展的过程中，都非常重视大数据系统。而数据存储、数据库、数据仓库是大数据系统中非常重要的概念，尤其是数据仓库，今天我们来对数据仓库做一个简单的介绍。

据宜信普惠了解，数据仓库，英文名称为 Data Warehouse，可简写为 DW 或 DWH。它是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。

产品的出现都会经过一定的过程，数据仓库亦不例外。宜信普惠指出，数据仓库发展大概分为萌芽阶段、探索阶段、雏形阶段、确立阶段。其中，数据仓库概念最早可追溯到 20 世纪 70 年代。在20 世纪 80 年代时，Technical Architecture2 规范中定义了分析系统的四个组成部分：数据获取、数据访问、目录、用户服务。后来，IBM第一次提出信息仓库的概念。时间流逝到1991年时，《Building the Data Warehouse》提出了更具体的数据仓库原则，即它是面向主题的、集成的、包含历史的、不可更新的、面向决策支持的、面向全企业的、最明细的数据存储、快照式的数据获取。

时至今日，数据仓库被广泛应用，它的优势被大众发掘和充分利用。

宜信普惠指出，数据仓库具有完全面向分析构建、可以处理大数据量场景、集成多种数据等优势。

数据仓库是为了更高效方便地做数据分析，它由多个面向特定方向的分析主题组成的，这样可以使得分析任务变得简单，数据更容易获取，最大化地发挥数据的效用。

同时，宜信普惠还注意到，数据仓库不需要太在意响应性能，不直接用于与用户交互的场景。

事实上，数据仓库中的数据可以将企业中分散的、不统一的数据，经过ETL集成到一起，进而能够连接出新的可能性，分析出单个数据集无法得出的结论。