参考答案：

解析：[解答要点][问题1] (1)与数据仓库相比，数据集市具有以下特点： ▲ 规模小，灵活，可以按照多种方式来组织数据，如按特定的应用、部门、地域、主题等。 ▲ 开发工作可由业务部门定义、设计、实施、管理和维护。 ▲ 能够快速实现，代价较低，投资回收期短，风险小。 ▲ 工具集的紧密集成。 ▲ 有利于升级到完整的数据仓库或形成分布式数据仓库。 (2)这种方法花费低、灵活性高，并能快速回报投资；但是将分散的数据集市集成起来，形成一个一致的企业仓库可能很困难。试题4

[分析]： 传统的数据库系统中缺乏决策分析所需的大量历史数据信息，因为传统的数据库一般只保留当前或近期的数据信息。尽管传统的数据库技术在联机事务处理(OLTP)中获得了成功，但是无法满足随着市场竞争的加剧而带来的管理人员对决策分析数据提供的要求。为了满足中高层管理人员预测、决策分析的需要，在传统数据库的基础上产生了能够满足预测、决策分析需要的数据环境——据仓库(Data arehouse)。 传统的数据库系统主要是面向事务的处理，数据仓库则是面向分析的处理。面向事务处理的传统数据库系统在系统的响应、数据的集成、数据动态更新、历史数据整理、决策操作等方面存在诸多问题，已不再适应新形势下管理决策分析的需要。 因此，预测、决策分析需要一个能够不受传统事务处理的约束，高效率处理决策分析数据的支持环境，数据仓库就是满足这一要求的数据存储和数据组织技术。第一步：总结出问题的要点 从联机事务处理应用到决策支持系统应用的转变，也使得“数据仓库”、“数据挖掘”等一系列技术得到了广泛的重视。也日益成为近几年考试的重点，因此应试者应该对其全面地理解和掌握。[问题1] 本问题主要是要求应试者能够理解“数据仓库”与小规模“数据集市”之间的概念区别，并且要求说明先建立数据集市再升级到数据仓库的开发方法的优缺点。[问题2] 本问题主要是要求应试者能够理解现在常用的增量的、演进的方式开发数据仓库系统的整个过程与步骤。[问题3] 本问题主要集中在“DB-ODS-DW”模式与“DB-DW’’模式之间的区别上，要求应试者能够准确地说明ODS与DW有什么主要区别。第二步：根据问题要点，仔细阅读全文，找出相应的段落 (1)在题目的前两段主要是引出建设数据仓库系统的需求，也说明了其目标在于：“将企业内部分散的、跨平台的数据重新组合与加工，建立数据仓库的最终目标是建立一个较全面、完善的信息应用平台，利用该信息平台，进行数据分析和数据挖掘，支持公司高层的决策分析”。 (2)另外，题目中还总结出建立数据仓库需要完成以下工作：明确数据仓库目的、收集决策者的需求、构建数据仓库、应用推广和人员培训、引进必要的产品和工具。 (3)在问题1中，题目中直接说到“有人认为由于缺少经验，应该先建立小规模的数据集市，然后再升级到完整的数据仓库系统。”的意见，这也是构思数据集市与数据仓库之间区别的重要信息。 其他的信息主要都是常见的描述信息，对构思答案并没有太大帮助，因此关键还在于考生平时对相关概念的理解情况。第三步：分析试题的内容，构思答案要点