数据仓库是一个综合性的数据管理系统，用于支持企业决策、统计分析和战略规划等功能。数据仓库的建立需要经历多个步骤，涉及到数据的采集、清洗、转换和加载等过程。下面将详细介绍数据仓库的建立步骤。
1.确定需求
建立数据仓库首先需要确定业务需求，这是整个项目的基础。需求包括数据分析、报告要求、查询性能、资源预算等。要明确业务目标，了解数据来源和处理流程，并评估数据的价值和可靠性。
2.设计数据模型
在确定需求之后，需要进行数据模型设计。数据仓库的数据模型通常使用星型模型或雪花模型。星型模型是以中心事实表为核心，围绕着多个维度表组成的。雪花模型是星型模型的扩展版本，主要是对维度表进行层次结构划分，使维度表之间形成树形结构。
3.数据采集和清洗
数据采集是指从各种数据源（如业务系统、文件、数据库等）获取数据。数据清洗是指对采集得到的数据进行清理和整理，使其符合数据仓库的要求。数据清洗包括去重、格式化、校验、填充null等。
4.数据转换
数据转换是指将采集和清洗后的数据转换为适合存储在数据仓库中的格式。数据转换包括数据集成、格式转换、数据规范化、数据抽取转换加载（ETL）等。数据集成是指将不同的数据源进行结合，形成一张大表。
5.建立数据仓库
在完成数据转换后，需要将数据加载到数据仓库中。数据加载包括建立事实表和维度表，以及建立索引等操作。数据仓库的建立需要使用专门的数据仓库管理系统（DWMS），如Oracle、Teradata、SAP等。
6.数据质量控制
数据质量控制是指对数据仓库的数据进行检查和控制，确保数据的准确性、完整性和一致性。数据质量控制包括数据校验、数据审核、数据自动修复等。
7.维护和更新
数据仓库的维护和更新是持续性的工作。维护工作包括备份恢复、性能优化、安全控制等。更新工作包括增量更新和全量更新两种方式。
总体而言，数据仓库的搭建是一个复杂的项目，需要有专业的团队和完善的流程管理。在建立数据仓库的过程中，需要考虑数据的质量、性能和安全等方面。合理的数据仓库设计和有效的数据仓库管理可以使企业在决策、统计分析和战略规划等方面获得显著的效益。