为什么业务分析师需要数据仓库？

数据仓库是一种技术，主要用于收集和管理来自各种来源的数据，为业务提供有意义的业务洞察力。数据仓库专门用于支持管理决策。

简单来说，数据仓库定义了一个独立于组织的操作数据库维护的数据库。数据仓库系统能够集成多个应用系统。它们通过支持用于分析的整合的历史信息的可靠平台来提供数据处理。

数据仓库的技术包括数据清洗、数据集成和在线分析处理(OLAP)，即具有汇总、整合、聚合等功能以及从不同角度查看信息能力的分析技术。

数据仓库的创建包括数据清洗、数据集成和数据转换，可以看作是数据挖掘的重要预处理步骤。

它提供了在线分析处理(OLAP)工具，用于对不同粒度的多维数据进行交互式分析，从而促进有效的数据泛化和数据挖掘。有多种数据挖掘功能，包括关联、分类、预测和聚类，可以与 OLAP 操作集成，以促进各种抽象级别的知识的交互式挖掘。

数据仓库是组织以电子方式保存的信息的存储库。数据仓库旨在促进报告和分析。它为业务分析师提供了以下几个优势 -

数据仓库可以通过显示相关数据来衡量性能并进行关键调整以支持赢得竞争对手，从而支持竞争优势。
数据仓库可以提高业务生产力，因为它可以快速有效地收集准确描述组织的信息。
数据仓库促进了客户关系营销，因为它提供了跨所有业务线、所有部门和所有市场的客户和项目的一致视图。
数据仓库可以通过持续、准确地长期跟踪趋势、设计和异常来降低成本。
数据仓库支持所有感兴趣的数据的通用数据模型，而不管数据的来源如何。与使用来自不同来源的多个数据模型来检索数据（包括销售发票、订单收据、总账费用等）相比，这使得报告和分析数据更加简单。
因为它们与操作系统分开，所以数据仓库提供了数据检索，而不会降低操作系统的速度。