随着计算机技术的飞速发展和企业界不断提出新的需求，数据仓库技术应运而生。传统的数据库技术是以单一的数据资源即数据库为中心，进行从事务处理、批处理到决策分析等各种类型的数据处理工作。而不同类型的数据处理有着其不同的处理特点，以单一的数据组织方式进行组织的数据库并不能反映这种差异，满足不了数据处理的要求。
数据仓库技术是为了解决传统数据库技术在面对多样化数据处理需求时的局限性而诞生的。数据仓库是一种专为决策支持系统（DSS）设计的分析型数据库，它具有四个核心特性：面向主题、集成、时变和非易失。
面向主题意味着数据仓库围绕特定业务领域或主题进行组织，提供对特定分析对象的全面、一致的视角。这不同于事务处理数据库，后者主要服务于日常业务操作，如订单处理或库存管理。
集成是指数据仓库将来自各种异构数据源的信息整合在一起，如关系数据库、文本文件或OLTP系统记录。这个过程通常涉及数据清洗、转换和标准化，以消除数据不一致性和矛盾。
时变特性体现在数据仓库随着时间不断更新，包含历史数据，以支持趋势分析和决策制定。数据会定期添加新内容，同时可能会剔除过时信息，反映出组织的历史状态。
非易失性则意味着数据仓库的数据物理上与操作环境分离，通常不支持事务处理功能，而是侧重于提供决策支持。因此，它不需要像事务数据库那样严格的并发控制和恢复机制。
与联机事务处理（OLTP）系统相比，数据仓库和联机分析处理（OLAP）系统有显著区别。OLTP系统面向操作人员，处理实时的、频繁的事务，而OLAP系统则是为了高层决策者设计，处理历史数据，进行深度分析。OLAP采用的数据模型，如星型或雪花模型，更利于多维数据分析。
OLAP操作主要包括上卷（roll up）、下钻（drill down）、切片（slice）、切块（dice）和转动（pivot）。上卷是对数据进行汇总，下钻是深入细节，切片在特定维度上选择数据子集，切块涉及多个维度的选择，而转动则改变数据的展示方式，以适应不同的分析角度。
数据仓库结合了OLAP技术，为企业提供了强大的决策支持能力，能够从大量历史数据中提取有价值的信息，帮助管理层制定策略。随着计算机技术的进步，数据仓库和OLAP的应用越来越广泛，已经成为现代商业智能体系的关键组成部分。
