数据仓库（Data Warehouse，简称DW）是海量数据的集成中心，为数据的存储提供了强大的支持。其核心目标在于构建一个面向分析的集成化数据环境，以支持企业的决策支持（Decision-Support）工作。通过数据仓库，企业得以增强其商业智能（BI）能力，推动业务流程的优化、时间管理、成本控制及质量监控。
数据仓库的输入源自多样化的数据源，而其输出则用于支持企业的数据分析、数据挖掘以及数据报表等应用领域。
2. 主题性与集成
3. 稳定性与不可变性
数据仓库中存储的数据是一系列不可变的历史快照。这意味着，数据一旦存入仓库，便不能再被修改。用户只能通过专用的分析工具进行查询和分析。
4. 时效性与更新
数据仓库会定期接收新的集成数据，以反映最新的数据变化和业务发展。这保证了数据仓库的时效性，使其能够始终为企业提供最新、最准确的数据支持。
5. 数据仓库的操作与处理
在数据仓库的操作过程中，包括合并（提取与加载）步骤中的数据接收与存储、处理（转换与建模）步骤中的密集处理工作负载处理，以及生成报告（可视化与交付）步骤中的数据收集、可视化和交付等环节都至关重要。
6. 数据仓库的重要性与优势
数据仓库能够有效地汇总多个数据源的信息，提高企业数据质量，增强排查问题的效率，并提高数据开发和沟通的效能。通过建立企业的数据模型，数据仓库对于企业的生产、销售、成本控制和收支分配等方面都具有重要的指导意义。
它不仅可以帮助企业节约成本、提高经济效益，还能为企业提供新的商业视角和知识。这些知识对于企业在激烈的市场竞争中保持领先地位至关重要。
拓展：数据仓库的数据集成过程
数据仓库集成不同数据源的过程包括三个主要步骤：
- Extract（提取）：从数据源中读取数据。
- Transform（转换）：将原始数据转换成期望的格式和维度，可能包括数据清洗以去除噪音。
- Load（加载）：将处理后的数据加载到目标处，如数据仓库。
建立数据仓库是解决企业数据问题、推动信息化发展和管理现代化的重要过程。它是企业发展到一定阶段必不可少的一环，也是实现数据化管理的重要基础。