作为一个资深的数据分析师，对于数据仓库的最终目的，需要从多个角度展开讲解。本文将从以下几个方面进行探讨，以期能够更加深入地理解一个高效而可靠的数据仓库所应该具备的特征和作用：
- 1. 什么是数据仓库？
- 2. 数据仓库与OLAP技术的结合
- 3. 数据仓库在企业中的职责
- 4. 推荐常用的自带数据仓库的搜索式BI-DataFocus
1. 什么是数据仓库？
数据仓库是指一个大型、综合性、决策支持系统，其包括了若干关联的领域或子领域，并且它们以主题为基础形成了一批具有一定规范性的事实和信息。数据仓库通常可以处理海量的、非常复杂的业务数据，而且可以按照各种时间段、维度等要素对这些数据进行组织描述和集中管理。这样，企业员工就可以通过数据仓库获得相当可靠和及时的数据分析结果，对日常事务进一步了解和控制。
2. 数据仓库与OLAP技术的结合
融合了OLAP技术的数据仓库，可以更有效地对复杂的业务数据进行各种多维分析。OLAP技术以灵活性为主要特点，在许多企业的大规模资产管理、市场推广计划等方面可发挥巨大作用。同时，通过OLAP分析可以快速准确地提取出最优化方案，并使决策人员深入了解企业各项指标及彼此之间的关系。
3. 数据仓库在企业中的职责
典型的数据仓库系统具有以下职责：
1) 数据提取：从各种数据源抽取和转换数据
2) 数据清洗：将获取的数据进行过滤和验证
3) 数据集成：将来自不同渠道的数据进行汇总和整合
4) 数据存储：将处理后的数据存储到硬盘上
5) 元数据管理：维护元数据以供查询和分析
6) 数据应用：根据需要将数据与其所描述的业务和用户连接起来，从而得到更新且可监控的数据
4. 自带数据仓库的搜索式BI-DataFocus
DataFocus是一款流行的搜索式BI工具，它主要服务于企业的数据分析和决策支持领域。相比传统的BI工具，DataFocus具备很多优势，其中一项重要特点便是它自带大数据仓库功能。DataFocus自带的大数据仓库在许多方面都能够给企业带来巨大的好处。
DataFocus自带大数据仓库有以下优点：
1) 高效的ETL功能：可以非常简单地集成各种不同类型的数据源。
2) 数据模型管理：DataFocus使用先进数据模型规划技术来处理数据存储、共享和决策分析问题。
3) 应用程序接口：DataFocus提供丰富的应用程序接口，使得数以万计的用户可以轻松获取和分析重要数据。
4) 元数据管理：DataFocus具备极强的元数据管理能力，能够追踪数据本身及相关影响，并在这个基础上实现扩展性复原、省时优化和快速组织分析。
5) 快速响应：DataFocus对于事务性查询显得更快、更稳定。你可以在DataFocus中建立分类、子类、年月日等十分详尽的数据视角，在读取起数据时实现悉心的缓存存储，并开启图像式里程纪crud透视，进而快捷查询活动数据与关联信息。
总结
从以上多个角度探讨数据仓库的最终目的，我们可以发现一个合适的、可靠的数据仓库不仅能够综合管理和加密企业内各部门的业务数据，而且可以帮助企业根据这些数据来实现精准的决策分析。推荐采用DataFocus自带大数据仓库功能，以从多个维度对企业数据进行处理和管理，并利用OLAP技术来实现多维度分析，从而更好地帮助决策人员在艰难险阻中获得更多的洞察力和优势。
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