摘要：在信息时代，依托大数据的数据仓库扮演着关键角色。数据仓库是一个以主题为依据、整合性高、相对稳定且能体现历史变迁的数据汇总。然而，这也带来了考验，比如对数据存储及处理能力的要求持续提高。首先进行需求剖析，确立数据仓库的建立目的和应用场合。
在信息时代，依托大数据的数据仓库扮演着关键角色。它能够汇集大量数据，为决策分析提供支持。接下来，我们将对这一领域进行深入讨论。
数据仓库概念
数据仓库是一个以主题为依据、整合性高、相对稳定且能体现历史变迁的数据汇总。它能将源自不同数据源的信息集中起来，并消除数据间的矛盾。比如，企业的销售数据，不同部门可能会有各自的记录，而数据仓库则会将这些信息统一化处理。
数据集高度整合且稳定基于大数据的数据仓库，因而提升了其价值。数据仓库通过特定的数据处理流程实现数据整合，确保了分析决策的依据更加可信。
大数据对其影响
大数据时代的降临，给数据仓库带来了庞大的数据资产。这些来自不同渠道的数据，扩充了仓库的数据范围。例如，社交媒体上的数据基于大数据的数据仓库，有助于企业更深入地洞察消费者的兴趣和立场。
然而，这也带来了考验，比如对数据存储及处理能力的要求持续提高。面对数据的丰富性和快速增长，数据仓库技术必须不断进步，以便应对大数据的庞大体积和复杂程度。
建设的关键步骤
首先进行需求剖析，确立数据仓库的建立目的和应用场合。例如，金融公司需根据业务需求来选定分析的标准和角度，以此作为后续建设的指引。
然后进行数据整合与保存，需从各个数据源头提取、转换并导入数据至数据仓库，同时挑选恰当的存储结构和技巧，确保数据存储与查询的效率。
应用实例
在电商领域，数据仓库能对消费者的购物习惯和喜好进行分析，助力实现精确营销。借助数据仓库构建的用户画像，商家能够发送定制化的商品推荐，从而提升用户的购买意愿和满意度。
在医疗行业，数据仓库汇聚了患者的资料，助力疾病研究和医疗决策。借助这些数据，医生能更深入地掌握患者病情，从而制定更为精准的治疗计划。
