数据仓库是一个面向主题、集成、相对稳定、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。它是过程而非项目，是环境而非产品，提供决策所需的当前和历史数据。
特点
面向主题：按主题域组织数据，不同于面向事务处理的操作型数据库。集成：对分散数据库数据抽取、清理、加工、汇总，消除不一致性，保证全局一致。相对稳定：以查询为主，数据长期保留，修改删除很少，定期加载刷新。反映历史变化：包含历史信息，可定量分析和预测趋势。
组成
数据仓库数据库：核心，存放数据并支持海量数据快速检索。数据抽取工具：从各种存储方式取出数据，转化整理后存入仓库，包括删除无意义数据、统一名称定义、计算衍生数据、处理缺值等。元数据：描述数据结构与建立方法，分技术元数据和商业元数据，为访问提供信息目录。访问工具：查询报表、应用开发、经理信息系统、联机分析处理、数据挖掘等工具。数据集市：为特定应用从仓库独立出的部分数据，也称部门数据或主题数据。
管理
包括安全与特权管理、跟踪数据更新、数据质量检查、元数据管理、审计与状态报告、数据删除、复制分割分发、备份恢复、存储管理。信息发布系统把数据发送给不同地点或用户，基于Web的发布系统是应对多用户访问的有效方法。
建立步骤
收集分析业务需求；建立数据模型和物理设计；定义数据源；选择技术和平台；从操作型数据库抽取、净化、转换数据；选择访问报表工具；选择数据库连接软件；选择分析展示软件；更新数据仓库。