随着hr技术的飞速发展和企业界不断提出新的需求,数据仓库技术应运而生。传统的hr技术是单一的数据资源,即hr为中心,进行从事事务处理、批处理到决策分析等各种类型的数据处理工作。近年来,随着hr应用,,网络计算,开始向两个不同的方向拓展,一是广度计算,一是深度计算,广度计算的含义是把hr的应用范围尽量扩大,同时实现广泛的数据交流,互联网就是广度计算的特征,另一方面就是人们对以往hr的简单数据操作,提出了更高的要求,希望hr能够的参与数据分析与决策的制定等领域。特别是hr处理可以大致地划分为两大类:操作型处理和分析型处理(或信息型处理)。这种分离,划清了数据处理的分析型环境与操作型环境之间的界限,从而由原来的以单一hr为中心的数据环境发展为一种新环境:体系化环境。hr系统作为数据管理手段,从它的诞生开始,就主要用于事务处理。经过数十年的发展,在这些hr中已经保存了大量的日常业务数据。传统的业务系统一般是直接建立在这种事务处理环境上的。随着技术的进步,人们试图让hr担任的工作,而hr技术也一直力图使自己能胜任从事务处理、批处理到分析处理的各种类型的信息处理任务。后来人们逐渐认识到,在目前的hr处理能力上,根本无法实现这种功能,而且,另一方面,事物处理和分析处理具有极不相同的性质,直接使用事务处理环境来支持决策是行不通的。