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產品間競爭也越激烈；另外，向量標示出市場上消費者對不同啤酒的 感官資訊，如特殊場合適合喝的啤酒特徵是口味偏濃且價格偏高的，
如圖中Beck’s 啤酒，而百威啤酒是男士心中最喜愛的啤酒。
由上例可知，知覺圖可以使管理者能夠將產品市場結構中的關鍵 要素進行歸納和形象化，進而進行策略的思考。
第二節、資料倉儲
W. H. Inmon 定義資料倉儲為支援管理決策過程的、主題導向的
（subject orientation）、整合的（integrated）、穩定的（nonvolatile）、
隨時間不斷變化（time variant）的資料集合（Inmon, 2002）。
另一位學者 Kimball 則提出資料倉儲中的資料是自日常交易系統 中抽取出來的，是一群靜態的、可支援決策的資料庫。
從技術的角度來看，具有下列三種觀點（Kimball, 2004）：
資料倉儲是一個過程，而不是一個場所。
資料倉儲是一種架構，並不是一種產品。
資料倉儲是需要建造的，公司無法購買資料倉儲。
資料倉儲集合了企業資料之基礎建設，可視為環境架構的核心，
以便讓使用者能快速、簡單的查詢資訊，以及各種分析來幫助管理者 策略的訂定，甚至更進一步延伸資訊成為企業知識。
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1、資料倉儲的特性
1.1、主題導向
資料倉儲是以企業關心的主題為導向進行資料的組織，所對於這 些有興趣的主題儲存、提供相關的資料作為分析及多維度的查詢。“主 題＂是一個抽象的概念，主要將企業資訊系統中的資料綜合、歸類並 進行分析，它對應了企業中某一分析領域所涉及的分析對象。
1.2、整合性
資料倉儲的資料來自企業操作型的交易處理系統，再加上如前所 述，資料倉儲存儲資料的方式是以主題為導向，對於每一個主題所對 應的資料來源分散在各個系統資料庫中，有許多重複且不一致的現象，
其中可能包括了上百種不同的資料結構、不同的格式、不同的屬性、
不同的命名等等；另外，資料倉儲在資料的應用上，有許多資料需要 經過加總、轉換的處理而無法直接自來源資料取得。對資料倉儲的建 置而言，整合是一項最重要也最複雜的工程。如下圖 10。
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圖 10、資料倉儲特性-整合性
1.3、隨著時間不斷變化（時間差異性）
“時間”在資料倉儲中是重要的元素，可視為資料的戳記，每一筆 資料是在某時刻產生的快照，累積快照使資料倉儲保留了每個時間點 活動和事件的歷史記錄；故資料倉儲往往累積了 5~10 年長時間的資 料，並且以時間為資料表主鍵，一筆正確的快照資料一旦被累積就不 會被修改，如下圖 11 所示。
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圖 11、資料倉儲特性-時間的變化性
資料來源：Building the Data Warehouse, William H. Inmon, Wiley, 3 edition, 2002.
1.4、不可更新性
傳統作業處理環境會不斷新增、刪除、修改每筆資料，如顧客基 本資料，但在資料倉儲中只有載入與存取兩種動作。當快照轉換到資 料倉儲內，其內容就不會再被改變，以確保資料所反應當時的狀況。
如下圖 12。
圖 12、資料倉儲特性-不可更新性
資料來源：Building the Data Warehouse, William H. Inmon, Wiley, 3 edition, 2002.
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2、資料倉儲的應用
在應用上，資料倉儲可以作為線上分析處理（Online Analytical Processing，縮寫為 OLAP）和資料採礦（Data Mining）的資料來源。
OLAP 主要功能在於操作靜態資料倉儲的資料，以星狀模型（Star - Schema）方式作為資料儲存的結構，見圖 13，將資料組成資料立 方體（Cube）來做儲存，見圖 14。
星狀架構是由事實資料表（Fact Table）儲存各維度資料表的主鍵，
以及欲觀察的測量值（Measure），這些測量值通常具有可累加的特性；
及一連串記錄各個資料表屬性的維度資料表（Dimension Tables）所 組成。
這樣的資料結構讓使用者可以方便的進行多種組合、多種角度、
動態多維度分析，並提供視覺化操作、上捲（Roll - Up）、下鑽（Drill - Down）、切片及切丁（Slice and Dice）以及轉軸（Pivot）等資料操 作功能與展示介面。
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圖 13、星狀模型
資料來源：“An overview of data warehouse and OLAP technology”, S. Chaudhuri and U. Dayal, ACM SIGMOD Record, 1997.
圖 14、資料立方體
資料來源：“An overview of data warehouse and OLAP technology”, S. Chaudhuri and U. Dayal, ACM SIGMOD Record, 1997.
關於資料倉儲於資料採礦的應用詳見下個章節，3、資料採礦與 演算法介紹。
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