企業要能成功經營且持續成長，就必須擁有優於他人的競爭優勢，拜科技之賜，幾乎所有的企業皆已藉由部分或全面的數位化來降低成本、提高效益及提升服務品質等。隨著電腦的普及，對日益累積的大量資料，一般的企業目前仍多以交易為導向的方式來處理；而對未來的資訊，進一步將會思考如何運用此大量資料作有系統的彙整與分析，幫助企業的經營策略進行調整，更能節省成本及增加獲利，以有效提高企業的效能與競爭力，其中最佳的選擇就是資料倉儲，所謂資料倉儲就是將分佈於各個資料庫系統中可能為異質、不一致之資料，做有系統的提煉、彙整，並經過純化後，保留下正確、無誤且和決策相關的部分，以提供決策分析應用軟體一個集中且完整的資料來源；資料倉儲比傳統資料庫優異的地方在於使資料可充分共享，不但提升資料的一致性與即時性，更可以配合各種資料探勘工具及線上分析處理工具，來提供決策者依據實際商業行為的需求，獲得整體且彙整過的資訊，以便輔助決策的正確性與時效性。
以圖書館相關研究為例，除了圖書館的借閱記錄及圖書館網頁使用記錄資料外，是否能結合其他相關資料庫中的資料來加以運用，讓資料的用途更加廣泛，例如：校務行政電腦化系統中的學生基本資料、學生成績資料或排課資料等，來進行圖書館相關的延伸研究，相信其中必蘊含著異於傳統圖書館研究更多有用的資訊，這是本研究最重要的目標，也就是本研究所設計的雛型系統除了結合相關的不同資料庫外，還能結合其他資料型態或自訂的資料來建立一個可用資料倉儲，以提供資料探勘及線上分析處理使用。
本研究希望以概念階層的方式來設計資料表連接的對應方式，使資料表間的關聯更具彈性，並使資料庫間的結合簡潔而有效。系統可提供簡單易用的使用者操作介面，讓資料庫管理人員、專家及使用者都能稍加訓練後即可輕鬆的操作本系統，讓使用者無需太多額外協助下即可完成所有的研究工作。

If enterprises can succeed in managing and develop continuously, they have to lower the cost, increase the benefit, and improve the quality of service. To achieve this goal, the enterprise is supposed to systematically collect and analyze data to adjust its management strategies. For this reason, Data Warehouse is the best choice.
A data warehouse integrates data from the various operational systems and is typically loaded from these systems at regular intervals. An enterprise structures repository of subject-oriented, time-variant, historical data used for information retrieval and decision support. Compared with the traditional information system, data warehouse is superior. Thanks to the function of data sharing, data warehouse promotes the consistency and immediateness of information. Combining data warehouse with the tools such as Data Mining and Online Analytical Processing, users can obtain the integral information to make an accurate and timely decision. Besides for enterprises, Data Warehouse is a useful system for library study. Researchers can not only use this system to analyze the book borrowing/returning information but also link with database tools to obtain lots of useful information. For example, Data Warehouse can integrate data from students' personal information, grades, and course-taking information to do more extended researches in library science.
The aim of this research is to integrate a great deal of information in the library from many databases to establish a useful data storage offering information to Data Mining and Online Analytical Processing. The technique of Concept Hierarchy is utilized to make the connection between database concise and effective. On account of the convenience of this system, users, experts or people in charge of database are able to operate the interfaces of system effortlessly and complete their tasks without assistance.

壹、中文部分
林克韋（2003）。DW資料不一致之研究。未出版之碩士論文，朝陽科技大學資訊管理系研究所，台中縣。
張柏齡（2002）。資料倉儲建立研究及成果。未出版之碩士論文，中原大學資訊管理學系研究所，桃園縣。
陳迪祥（2003）。以資料探勘技術發掘疾病隱藏關係之研究。未出版之碩士論文，暨南國際大學資訊管理學系研究所，南投縣。
蔣以仁（2003）。異質生物醫學資料庫整合系統設計。未出版之碩士論文，臺北醫學大學醫學資訊研究所，台北市。
鍾峰宜（2003）。線上分析處理系統簡介。倍力資訊股份有限公司，台北市。
貳、西文部分
Inmon, W.H.(2002). Building the Data Warehouse(3rd Ed.). New York: John Wiley & Sons.
Jiawei Han & Micheline Kamber(2001). Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann.
J. Han, and Y. Fu(1994).Dynamic Generation and Refinement of Concept Hierarchies for Knowledge Discovery in Database. Proceeding of Workshop on Knowledge Discovery in Database, Seattle, WA. p157-168.
Peacock, P. R.(1998). Data mining in marketing: Part 2. Marketing Management 7(1), p15–25.
P. Cabena, P. Hadjinian, R. Stadler, J. Verhees, and A. Zanasi.(1998). Discovering Data Mining From Concept to Implementation. Pretice Hall PTR , Upper Saddle River, NJ.