数据仓库的最终目的是 支持决策，通过集成、清洗、转换和存储企业数据，为企业提供全面、准确的信息支持，帮助企业制定科学决策。具体目标可归纳为以下几点：
数据集成与整合
通过ETL（抽取、转换、加载）过程，将分散在不同业务系统（如ERP、CRM等）的数据统一整合，形成一致、标准化的存储平台，打破数据孤岛。
数据质量提升
在ETL过程中进行数据清洗、校验和标准化，确保数据的准确性、一致性和完整性，为决策提供可靠基础。
支持多维分析
提供多维分析工具（如OLAP），支持时间、地区、产品等维度分析，帮助企业发现潜在问题与机会。
历史数据管理
存储海量历史数据，支持趋势分析、预测建模和合规性审计，辅助制定长期战略。
决策支持与业务优化
通过可视化报告和仪表盘，将分析结果直观呈现，辅助管理层快速获取关键信息，优化业务流程。
系统集成与扩展性
与BI工具（如帆软、Tableau）集成，提供灵活的报表和仪表盘功能，满足不同场景的决策需求。
综上，数据仓库通过技术手段实现数据价值的最大化，核心在于通过数据整合与分析，转化为可操作的决策支持能力。