数据仓库的关键技术指标包括：

标题：数据仓库选型，企业如何避免陷入误区？

一、明确需求，找准定位

在数据仓库选型过程中，企业首先需要明确自身的业务需求。不同的业务场景对数据仓库的性能、扩展性、易用性等方面有不同的要求。例如，对于实时数据处理，可能需要选择具备高速读写能力的数据仓库；而对于大规模数据存储，则可能需要考虑数据仓库的存储容量和扩展性。明确需求，找准定位，是避免误选数据仓库的关键。

二、关注关键技术指标

数据仓库的关键技术指标包括：

1. 性能：包括查询性能、读写性能、并发性能等。企业需要根据自身业务需求，选择性能指标符合要求的数据仓库。

2. 扩展性：数据仓库需要具备良好的扩展性，以满足未来业务增长的需求。

3. 可用性：数据仓库的易用性对于提高数据分析和应用的效率至关重要。

4. 安全性：数据仓库需要具备完善的安全机制，确保数据的安全性和合规性。

5. 成本效益：在满足需求的前提下，选择成本效益更高的数据仓库。

三、了解供应商背景及实力

在选型过程中，企业需要了解供应商的背景、实力和口碑。以下是一些关键点：

1. 供应商的资质：包括是否有相关行业认证、技术专利等。

2. 供应商的案例：了解供应商已成功实施的项目案例，评估其技术实力和经验。

3. 供应商的服务：包括售前咨询、技术支持、售后服务等。

四、关注数据迁移与集成

数据仓库选型时，需要考虑数据迁移和集成的难度。以下是一些关键点：

1. 数据迁移：了解数据迁移的流程、方法和工具，确保数据迁移的顺利进行。

2. 数据集成：了解数据集成的方式和工具，确保数据仓库与其他系统之间的数据流通。

五、关注技术演进与趋势

数据仓库技术不断演进，企业需要关注以下趋势：

1. 云原生数据仓库：云原生数据仓库具有弹性、可扩展、高可用等特点，是企业选择数据仓库的重要方向。

2. 智能化数据分析：随着人工智能技术的发展，数据仓库将更加智能化，提高数据分析的效率和准确性。

3. 开源数据仓库：开源数据仓库具有成本低、可定制性强等特点，逐渐成为企业选择数据仓库的重要选择。

总之，在数据仓库选型过程中，企业需要明确需求、关注关键技术指标、了解供应商背景及实力、关注数据迁移与集成，以及关注技术演进与趋势。只有这样，才能避免陷入误区，选择最适合自身业务的数据仓库。