目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。其实数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。因此数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入流出的过程，可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用。 数据仓库的类型根据数据仓库所管理的数据类型和它们所解决的企业问题范围，一般可将数据仓库分为下列３种类型：企业数据仓库（EDW）、操作型数据库（ODS）和数据市集（DataMart）。①企业数据仓库为通用数据仓库，它既含有大量详细的数据，也含有大量累赘的或聚集的数据，这些数据具有不易改变性和面向历史性。此种数据仓库被用来进行涵盖多种企业领域上的战略或战术上的决策。②操作型数据库既可以被用来针对工作数据做决策支持，又可用做将数据加载到数据仓库时的过渡区域。与EDW相比较，ODS有下列特点：ODS是面向主题和面向综合的；ODS是易变的；ODS仅仅含有目前的、详细的数据，不含有累计的、历史性的数据。③数据市集是数据仓库的一种具体化，它可以包含轻度累计、历史的部门数据，适合特定企业中某个部门的需要。几组数据市集可以组成一个EDW。随着数据仓库发展的需求，软件工具升级相当快，新产品也层出不穷。为了便于追踪其技术发展和更好地选择相关的工具，数据仓库的构造者应该广泛地收集这方面的文件和数据，以便做出最佳的选择。