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随着金融市场竞争的加剧和信息社会需求的发展，从大量数据中提取（检索、查询等）制定策略的信息就显得越来越重要。这种需求既要求联机服务，又涉及大量用于决策的数据，而传统的数据访问已无法满足这种需求。其具体体现在三个方面：历史数据量很大；辅助决策信息涉及许多部门的数据，而不同系统的数据难以集成；由于访问数据的能力不足，它对大量数据的访问性能明显下降。随着数据仓库技术的发展，信息处理技术的发展趋势是从大量的业务系统中抽取数据，并将其清理、转换为新的存储格式，并进行数据分析和数据挖掘。