数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
商业智能也称作BI是英文单词Business Intelligence的缩写。商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。商业智能的概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。
ETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、清洗（Cleansing）、装载（Load）的过程。是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。
新技术与就业：数据仓库与企业智能化(DW/BI)
时间: 12月21日 (周日) 上午10点
【特邀嘉宾】：
徐方京博士：Frank Xu 博士是数据库和数据仓库方面的高级顾问，从事IT工作15年，曾执教于上海同济大学，在北美就职于世界顶级的咨询公司KMPG和 Deloitte，客户遍及美国，加拿大和中国等。长期与客户打交道的经验使其见多识广，充分了解客户的不同要求，积累了一套完整的数据仓库解决方案。徐博士在Oracle 数据库、Informatica ETL 和Cognos BI有着更特别的专长。
