数据仓库是企业级数据库系统，它旨在存储历史数据并支持复杂的查询。它通常用于分析和报告，而不是交易处理。在构建智能决策支持系统时，数据仓库扮演着核心角色，因为它能够提供清晰、组织良好的数据视图，以便于用户对大量信息进行探索和洞察。
数据整合与清洗
首先，需要将来自不同来源的数据整合到一个单一的平台上。这包括从各种系统中提取销售、市场调研、客户服务等方面的数据。然而，这些原始数据往往不完整或格式不统一，因此需要进行清洗和转换以确保它们能够被正确地存储和分析。这是一个非常耗时且精细工作，但也是保证后续分析工作顺利进行的一步。
构建元模型
在建立了基础设施之后，我们需要定义如何将这些不同的源头连接起来形成一个有意义的结构。这个过程称为构建元模型，它涉及确定每个表之间关系，以及如何映射现实世界中的概念到数据库表中。在这个阶段，业务智能人员与IT团队紧密合作，以确保所有方都能理解并接受最终结果。
设计E-LT架构
为了提高效率，同时保持灵活性，可以采用企业级大规模集成（Enterprise-Level Large-scale Transformation, E-LT）架构来设计我们的仓库。这种方法通过创建高效的大规模转换层来减少直接读取原始事务数据库或OLTP（操作型数据库）的需求，从而加快整个ETL（Extract, Transform, Load）过程。此外，E-LT还可以帮助管理者更容易地监控性能，并根据需求快速调整流程。
实施安全措施
随着越来越多敏感信息被收集和存储在大型集中化环境中，对保护隐私变得至关重要。一旦我们将这些信息汇总到一起，就必须采取严格措施防止未经授权访问。此外，还需确保所有相关活动都遵循适当的法律法规，如GDPR（通用数据保护条例）。
提供可视化工具
最后，在拥有丰富、高质量的分析能力后，最好提供一些直观易用的工具，使非技术专业人员也能轻松使用这些资源进行深入研究。大多数现代BI平台现在已经内置了强大的可视化组件，如仪表板、报表生成器以及交互式图形表示工具，这些都是极其必要，因为只有这样才能真正实现跨部门协作，并使决策制定更加民主化。
持续迭代与优化
任何成功实施后的项目都不应该停止于初次部署之日。相反，它们应该作为不断进化的一部分，被持续地评估并改进以满足新出现的问题或者新的业务需求。在这方面，关键是保持开放态度，不断寻找新的解决方案，并投资于教育和培训，以确保团队成员能够跟上最新趋势及其应用技术革新所带来的变化。