数据仓库技术演进的必要性
随着数据仓库规模的不断扩大和使用方式的转变，传统的数据库管理系统（DBMS）技术可能无法满足新的需求。因此，我们需要重新审视DBMS技术，并考虑采用新的技术方案。
推动DBMS技术革新的因素：
- 早期构建数据仓库时采用的DBMS技术可能已经过时。
- 数据仓库规模的急剧增长，需要更强大的技术支撑。
- 数据仓库的使用方式更加多样化，需要更灵活的技术支持。
选择新的DBMS技术需要考虑的因素：
- 新技术是否能够满足可预见的需求？
- 如何将旧系统迁移到新系统？
- 如何调整数据转换流程？
其中，数据转换流程的调整是最复杂和关键的环节。
多维DBMS与数据仓库的结合
多维数据库管理系统（Multidimensional DBMS），也称为数据集市，为数据仓库提供了一种灵活的信息系统架构。它允许用户从多个维度对数据进行切片、分割，并动态地分析汇总数据和细节数据之间的关系。多维DBMS不仅提供了灵活性，还支持终端用户管理，非常适合决策支持系统（DSS）环境。
多维DBMS与数据仓库之间存在着互补的关系：
- 数据仓库：存储大量的历史数据，用于分析和挖掘。
- 多维DBMS：提供灵活的数据访问和分析功能，帮助用户更好地理解数据。
两者结合的优势：
- 提高数据分析的效率和灵活性
- 增强决策支持能力
- 提供更全面的数据视图