数据仓库的8个发展阶段中的数据集市具体是什么呢？

数据仓库发展的第一明显分歧是数据集市概念的产生。由于企业级数据仓库的设计、实施很困难，使得最早吃数据仓库螃蟹的公司遭到大面积的失败，因此数据仓库的建设者和分析师开始考虑只建设企业级数据仓库的一部分，然后再逐步添加，但是这有背于BillInmon的原则：各个实施部分的数据抽取、清洗、转换和加载是独立，导致了数据的混乱与不一致性。而且部分实施的项目也有很多失败，除了常见的业务需求定义不清、项目执行不力之外，很重要的原因是因为其数据模型设计，在企业级数据仓库中，Inmon推荐采用3范式进行数据建模，但是不排除其他的方法，但是Inmon的追随者固守OLTP系统的3范式设计，从而无法支持DSS系统的性能和数据易访问性的要求。这时，RalphKimball出现了，他的第一本书“TheDataWarehouseToolkit”掀起了数据集市的狂潮，这本书提供了如何为分析进行数据模型优化详细指导意见，从DimensionalModeling大行其道，也为传统的关系型数据模型和多维OLAP之间建立了很好的桥梁。从此，数据集市在很多地方冒了出来，并获得很大成功，而企业级数据仓库已逐渐被人所淡忘。