数据仓库（Data Warehouse）是企业信息系统的重要组成部分，主要用于支持决策分析和商务智能（Business Intelligence）。这一概念由W H Inmon在1992年的著作《Building the Data Warehouse》中提出，他将数据仓库定义为一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，主要用于决策支持。Inmon因此被誉为数据仓库之父。
数据仓库与事务型处理系统（OLTP，Online Transaction Processing）有着显著的区别。事务型处理系统主要是为了日常运营，执行诸如添加、删除和修改记录等操作，处理大量简单、重复的任务，强调高并发性和快速响应。这类系统通常服务于一线员工，如办事员、DBA和数据库专业人员，保证日常操作的高效和可用性。
相比之下，分析型处理（OLAP，Online Analytical Processing）是为决策者设计的，用于深入分析数据，洞察趋势和解决问题。它需要处理大量历史数据，支持复杂的查询和多维分析，且往往涉及外部数据源。分析型处理的用户通常是知识工作者，如经理、主管和分析员，他们需要长期信息和决策支持。因此，数据仓库通常采用星形或雪花模式的数据库设计，以优化分析性能，而且数据是汇总的、统一的，以减少决策分析时的复杂性和提高效率。
数据库系统在处理决策型分析数据时存在局限性，因为它们通常不适于存储和处理大量历史、汇总或非结构化数据。此外，当事务型和分析型处理在同一系统中，可能会互相干扰，消耗过多系统资源。为解决这些问题，引入了数据仓库，它是一个独立的系统，专门用于存储和管理分析型数据，提供高效、灵活的查询能力，即使在大规模数据下也能保持良好的性能。
实施数据仓库通常需要满足一些条件，比如企业积累了足够的数据、面临激烈的市场竞争，以及有足够的IT投入。数据仓库自20世纪90年代以来不断发展，早期采用客户/服务器结构，后来随着分布式对象技术的进步，数据仓库体系结构变得更加灵活，可以划分为多个分布式对象，提供更强大的查询和分析能力。各大数据库供应商，如IBM，都在这个领域推出了自己的解决方案。
数据仓库的建设涉及到数据抽取（ETL，Extract, Transform, Load）过程，将来自不同源的数据清洗、转换并加载到数据仓库中，确保数据的一致性和准确性。此外，数据仓库还强调数据质量，以提供可靠的分析结果。随着大数据和云计算技术的发展，现代数据仓库解决方案如Amazon Redshift、Google BigQuery等，进一步提升了数据处理能力和可扩展性，使得企业能够更高效地利用数据进行决策支持。
