數據倉庫是企業數據戰略的核心組成部分，面向主題的、集成的、相對穩定的、反映歷史變化的數據集合，用於支持管理決策。
 面向主題：面向主題意味着數據按業務領域（如客户、產品）組織而非按業務系統
 集成：集成性指數據經過標準化處理消除源系統間的不一致
 相對穩定：非易失性表示數據一旦進入倉庫一般不直接修改
 時變性：強調數據會記錄時間維度變化

與操作型數據庫（OLTP）相比，數據倉庫（OLAP）有本質區別：OLTP負責日常事務處理，強調高併發和增刪改查，而OLAP專注於複雜查詢和分析，支持戰略決策。例如，OLTP系統處理單個訂單交易，而OLAP系統分析全年銷售趨勢。 數據倉庫的核心價值在於將分散在不同業務系統中的數據整合成統一視角，解決"數據孤島"問題。它為企業提供歷史數據分析能力，支持趨勢預測、異常診斷和策略優化。在互聯網時代，數據倉庫應用場景從傳統BI報表擴展到用户畫像、個性化推薦、風險控制等複雜領域。 建設數據倉庫就像建設城市圖書館：原始業務系統如同各出版社的雜亂書籍，而數據倉庫則是按科學分類體系組織的圖書館，方便讀者快速找到所需知識。這種轉變使企業從被動記錄業務變為主動利用數據驅動決策。