目前，數(shù)據(jù)倉庫一詞尚沒有一個(gè)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(gè)面向主題的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相對(duì)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(duì)于數(shù)據(jù)倉庫的概念我們可以從兩個(gè)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(duì)多個(gè)異構(gòu)的數(shù)據(jù)源有效集成，集成后按照主題進(jìn)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(gè)特點(diǎn)：
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(gè)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(jìn)行組織。主題是一個(gè)抽象的概念，是指用戶使用數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行決策時(shí)所關(guān)心的重點(diǎn)方面，一個(gè)主題通常與多個(gè)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(dú)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(duì)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(gè)企業(yè)的一致的全局信息。
3、相對(duì)穩(wěn)定的。操作型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)通常實(shí)時(shí)更新，數(shù)據(jù)根據(jù)需要及時(shí)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(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫以后，一般情況下將被長(zhǎng)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(gè)時(shí)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(shí)點(diǎn)(如開始應(yīng)用數(shù)據(jù)倉庫的時(shí)點(diǎn))到目前的各個(gè)階段的信息，通過這些信息，可以對(duì)企業(yè)的發(fā)展歷程和未來趨勢(shì)做出定量分析和預(yù)測(cè)。
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(shí)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(yíng)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(shí)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(gè)工程，是一個(gè)過程。
整個(gè)數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)是一個(gè)包含四個(gè)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(gè)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(chǎng)信息和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的信息等等；
·數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與管理：是整個(gè)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(chǔ)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(shí)也決定了其對(duì)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(diǎn)著手分析。針對(duì)現(xiàn)有各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，進(jìn)行抽取、清理，并有效集成，按照主題進(jìn)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(jí)數(shù)據(jù)倉庫和部門級(jí)數(shù)據(jù)倉庫（通常稱為數(shù)據(jù)集市）。
·OLAP服務(wù)器：對(duì)分析需要的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效集成，按多維模型予以組織，以便進(jìn)行多角度、多層次的分析，并發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)。其具體實(shí)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(bào)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(duì)OLAP服務(wù)器，報(bào)表工具、數(shù)據(jù)挖掘工具主要針對(duì)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(duì)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(dòng)。比較流行的BI平臺(tái)除了IBM的DB2 II（Information Integrator，信息集成器）、微軟的BI平臺(tái)，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(jī)的數(shù)據(jù)集中識(shí)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(chǎng)決策能力；檢測(cè)異常模式；在過去的經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上預(yù)言未來趨勢(shì)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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