数据仓库的主要目标是为企业提供一种集中式的数据存储和管理机制.以便对大量历史数据进行整合、清洗、分析和挖掘，为企业的决策支持、数据分析、数据挖掘和商业智能等应用提供支持。
数据仓库的主要目标可以概括为以下几个方面：
数据整合：数据仓库的目标是将来自不同系统、不同格式、不同时间的数据整合在一起，形成一个统一的数据存储环境。这样可以消除数据孤岛，提高数据的完整性和一致性。
数据清洗：数据仓库需要对整合后的数据进行清洗，去除重复、错误、不一致的数据，以保证数据的准确性和可信度。
数据分析和挖掘：数据仓库提供了强大的数据分析工具和算法，可以对清洗后的数据进行深入的分析和挖掘，发现数据中的隐藏信息和规律，为企业的决策提供支持。
为了实现这些目标，数据仓库通常采用以下技术和方法：
数据集成技术：采用数据仓库管理平台和ETL（抽取、转换和加载）工具，将分散的数据源中的数据整合到数据仓库中。
数据清洗技术：采用数据清洗算法和工具，对整合后的数据进行清洗，去除重复、错误、不一致的数据。
数据分析和挖掘技术：采用先进的数据分析和挖掘工具和方法，对清洗后的数据进行深入的分析和挖掘，发现数据中的隐藏信息和规律。
数据可视化技术：采用数据可视化工具和方法，将分析结果以图表、图形等形式展示出来，帮助企业更好地理解和应用数据。
总之，数据仓库的主要目标是提供一个集中式的数据存储和管理机制，以便对大量历史数据进行整合、清洗、分析和挖掘，为企业的决策支持、数据分析、数据挖掘和商业智能等应用提供支持。通过采用先进的技术和方法，数据仓库可以帮助企业更好地了解市场、客户、产品等信息，提高企业的竞争力和市场占有率。