数据仓库概念始于本世纪80年代中期，首次出现是在号称“数据仓库之父”William H.Inmon的《建立数据仓库》一书中。随着人们对大型数据系统研究、管理、维护等方面的深刻识认和不断完善，在总结、丰富、集中多行企业信息的经验之后，为数据仓库给出了更为精确的定义，即“数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合”。

　　 数据仓库并没有严格的数学理论基础，也没有成熟的基本模式，且更偏向于工程，具有强烈的工程性。因此，在技术上人们习惯于从工作过程等方面来分析，并按其关键技术部份分为数据的抽取、 存储与管理以及数据的表现等三个基本方面。

⑴数据的抽取：数据的抽取是数据进入仓库的入口。由于数据仓库是一个独立的数据环境，它需要通过抽取过程将数据从联机事务处理系统、外部数据源、脱机的数据存储介质中导入到数据仓库。数据抽取在技术上主要涉及互连、复制、增量、转换、调度和监控等方面。数据仓库中的数据并不要求与联机事务处理系统保持实时同步，因此数据抽取可以定时进行，但多个抽取操作执行的时间、相互的顺序、成败对数据仓库中信息的有效性则至关重要。

⑵存储和管理：数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有 别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。

⑶数据的表现：数据表现实际上相当于数据仓库的门面，其性能主要集中在多维分析、数理统计和数据挖掘方面。而多维分析又是数据仓库的重要表现形式，近几年来由于互联网的发展，使得多维分析领域的工具和产品更加注重提供基于Web前端联机分析界面，而不仅仅是在网上发布数据