目前，數(shù)據(jù)倉庫一詞尚沒有一個統(tǒng)一的定義，著名的數(shù)據(jù)倉庫專家W.H.Inmon在其著作《Building the Data Warehouse》一書中給予如下描述：數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse）是一個面向主題的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相對穩(wěn)定的（Non-Volatile）、反映歷史變化（Time Variant）的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策。對于數(shù)據(jù)倉庫的概念我們可以從兩個層次予以理解，首先，數(shù)據(jù)倉庫用于支持決策，面向分析型數(shù)據(jù)處理，它不同于企業(yè)現(xiàn)有的操作型數(shù)據(jù)庫；其次，數(shù)據(jù)倉庫是對多個異構(gòu)的數(shù)據(jù)源有效集成，集成后按照主題進行了重組，并包含歷史數(shù)據(jù)，而且存放在數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)一般不再修改。
根據(jù)數(shù)據(jù)倉庫概念的含義，數(shù)據(jù)倉庫擁有以下四個特點：
1、面向主題。操作型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)組織面向事務(wù)處理任務(wù)，各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間各自分離，而數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是按照一定的主題域進行組織。主題是一個抽象的概念，是指用戶使用數(shù)據(jù)倉庫進行決策時所關(guān)心的重點方面，一個主題通常與多個操作型信息系統(tǒng)相關(guān)。
2、集成的。面向事務(wù)處理的操作型數(shù)據(jù)庫通常與某些特定的應(yīng)用相關(guān)，數(shù)據(jù)庫之間相互獨立，并且往往是異構(gòu)的。而數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是在對原有分散的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)抽取、清理的基礎(chǔ)上經(jīng)過系統(tǒng)加工、匯總和整理得到的，必須消除源數(shù)據(jù)中的不一致性，以保證數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)的信息是關(guān)于整個企業(yè)的一致的全局信息。
3、相對穩(wěn)定的。操作型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)通常實時更新，數(shù)據(jù)根據(jù)需要及時發(fā)生變化。數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)主要供企業(yè)決策分析之用，所涉及的數(shù)據(jù)操作主要是數(shù)據(jù)查詢，一旦某個數(shù)據(jù)進入數(shù)據(jù)倉庫以后，一般情況下將被長期保留，也就是數(shù)據(jù)倉庫中一般有大量的查詢操作，但修改和刪除操作很少，通常只需要定期的加載、刷新。
4、反映歷史變化。操作型數(shù)據(jù)庫主要關(guān)心當(dāng)前某一個時間段內(nèi)的數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常包含歷史信息，系統(tǒng)記錄了企業(yè)從過去某一時點(如開始應(yīng)用數(shù)據(jù)倉庫的時點)到目前的各個階段的信息，通過這些信息，可以對企業(yè)的發(fā)展歷程和未來趨勢做出定量分析和預(yù)測。
企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)，是以現(xiàn)有企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)和大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的積累為基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)倉庫不是靜態(tài)的概念，只有把信息及時交給需要這些信息的使用者，供他們做出改善其業(yè)務(wù)經(jīng)營的決策，信息才能發(fā)揮作用，信息才有意義。而把信息加以整理歸納和重組，并及時提供給相應(yīng)的管理決策人員，是數(shù)據(jù)倉庫的根本任務(wù)。因此，從產(chǎn)業(yè)界的角度看，數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)是一個工程，是一個過程。
整個數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)是一個包含四個層次的體系結(jié)構(gòu)，具體由下圖表示。
·數(shù)據(jù)源：是數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的基礎(chǔ)，是整個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源泉。通常包括企業(yè)內(nèi)部信息和外部信息。內(nèi)部信息包括存放于RDBMS中的各種業(yè)務(wù)處理數(shù)據(jù)和各類文檔數(shù)據(jù)。外部信息包括各類法律法規(guī)、市場信息和競爭對手的信息等等；
·數(shù)據(jù)的存儲與管理：是整個數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的核心。數(shù)據(jù)倉庫的真正關(guān)鍵是數(shù)據(jù)的存儲和管理。數(shù)據(jù)倉庫的組織管理方式?jīng)Q定了它有別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，同時也決定了其對外部數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式。要決定采用什么產(chǎn)品和技術(shù)來建立數(shù)據(jù)倉庫的核心，則需要從數(shù)據(jù)倉庫的技術(shù)特點著手分析。針對現(xiàn)有各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，進行抽取、清理，并有效集成，按照主題進行組織。數(shù)據(jù)倉庫按照數(shù)據(jù)的覆蓋范圍可以分為企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫和部門級數(shù)據(jù)倉庫（通常稱為數(shù)據(jù)集市）。
·OLAP服務(wù)器：對分析需要的數(shù)據(jù)進行有效集成，按多維模型予以組織，以便進行多角度、多層次的分析，并發(fā)現(xiàn)趨勢。其具體實現(xiàn)可以分為：ROLAP、MOLAP和HOLAP。ROLAP基本數(shù)據(jù)和聚合數(shù)據(jù)均存放在RDBMS之中；MOLAP基本數(shù)據(jù)和聚合數(shù)據(jù)均存放于多維數(shù)據(jù)庫中；HOLAP基本數(shù)據(jù)存放于RDBMS之中，聚合數(shù)據(jù)存放于多維數(shù)據(jù)庫中。
·前端工具：主要包括各種報表工具、查詢工具、數(shù)據(jù)分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具以及各種基于數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市的應(yīng)用開發(fā)工具。其中數(shù)據(jù)分析工具主要針對OLAP服務(wù)器，報表工具、數(shù)據(jù)挖掘工具主要針對數(shù)據(jù)倉庫。
相關(guān)技術(shù)術(shù)語解釋：
BI：Business Intelligence 商業(yè)智能，是近幾年才慢慢得到用戶應(yīng)用的技術(shù)，通過對數(shù)據(jù)的收集、管理、分析以及轉(zhuǎn)化，使數(shù)據(jù)成為可用的信息，從而獲得必要的洞察力和理解力，更好地輔助決策和指導(dǎo)行動。比較流行的BI平臺除了IBM的DB2 II（Information Integrator，信息集成器）、微軟的BI平臺，還有BO（Business Object）、Brio等。
MINING：數(shù)據(jù)挖掘基于數(shù)據(jù)倉庫，從大量的、不完全的、模糊的或者隨機的數(shù)據(jù)集中識別有效的、新穎的、潛在有用的，以及最終可理解的模式的過程。
數(shù)據(jù)挖掘的目的是為了提高市場決策能力；檢測異常模式；在過去的經(jīng)驗基礎(chǔ)上預(yù)言未來趨勢等。目前提供數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品的廠商非常多，如著名的產(chǎn)品有SAS Enterprise Miner、NCR Teradata Warehouse Miner、SPSS Clementine 7.0、IBM DB2 Intelligent Mine、SQL Server 2000數(shù)據(jù)挖掘組件、Oracle9i Data Mining、CA CleverPath Predictive Analysis Server、德門軟件DMiner等。
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