Data Warehouse คือฐานข้อมูลที่ดูแลแยกจาก Operational Databases ขององค์กร ระบบ Data Warehouse ให้การบูรณาการหลาย Application Systems สนับสนุน Data Processing โดยให้ Platform ที่มั่นคงของ Consolidated Historical Records สำหรับการวิเคราะห์
Data Warehouse สามารถมองเป็นชุดของ Materialized Views ที่นิยามเหนือ Remote Base Relations เมื่อ Query ถูก Formalize จะถูก Compute แบบ Local ใช้ Materialized Views โดยไม่ต้องเข้าถึง Data Sources ต้นทาง
Data Warehouse เป็น Entity ที่ Active และพัฒนาต่อเนื่องไปตามเวลา ตามเวลาผ่านไป Queries ใหม่ต้องได้รับคำตอบจาก Data Warehouse หลาย Queries ตอบได้โดยใช้ Materialized Views เท่านั้น แต่โดยทั่วไป Views ใหม่ต้องเพิ่มเข้าไปใน Data Warehouse
หลังจาก Basic OLTP Infrastructure อยู่ในที่แล้วในบางองค์กร ไม่ใช่แค่ผ่าน Enterprise Resource Planning Tools มาตรฐาน เช่น SAP/R3 จุดมุ่งหมายขยายไปอย่างน้อย 3 ทิศทาง:
ขอบเขต Multimedia Data Sources กว้างขึ้น ทั้ง Internal และ External ขององค์กร
ขอบเขต Clients กว้างขึ้น มี Diverse Interests และ Capability Profiles และ Situational Parameters
การแปลง Massive Experiential Data จาก Transaction Processing ให้กลายเป็น Knowledge ที่ประยุกต์ได้สำหรับ Organizational Intelligence และ Action
Data Flow Logistics Architectures หลากหลาย ถูกเสนอภายใต้ Label รวมถึง Supply Chain Management และ B2B E-commerce ในสถาปัตยกรรมเหล่านี้ Databases ถูกจัดการเป็น Short/Medium-term Intermediate Stores ของ Data ในขณะที่ Data Warehouses ทำหน้าที่ Long-term Memory, Knowledge Creation, และ Management
Data Warehouse System ประกอบด้วย Databases (Source Databases, Materialized Views ใน DW), Data Transport Agents ที่ส่ง Records จาก Database หนึ่งไปอีกอัน และ Repository ที่จัดเก็บ Metadata เกี่ยวกับระบบและการขยายตัว
ในสถาปัตยกรรมนี้ Heterogeneous Data Sources ถูกทำให้ Applicable แบบ Uniform ผ่าน Extraction Mechanisms ที่เรียกว่า Wrappers แล้ว Mediators ทำหน้าที่ Data Integration และ Conflict Resolution การแยก Wrappers และ Mediators เป็น Design Decision ที่คิดไว้ สะท้อนการแยกระหว่าง Service Wrappers และ Request Brokers ใน Middleware Systems เช่น CORBA
Standardized และ Integrated Data ที่ได้ ถูกจัดเก็บเป็น Materialized Views ใน Data Warehouse Base Views เหล่านี้โดยทั่วไป Aggregated เล็กน้อย สามารถ Customize ให้ Analyst Users หลายคน Data Marts ที่มี Aggregated Info มากกว่าสำหรับพื้นที่เฉพาะ สร้างเป็น Second-level Caches ซึ่งเข้าถึงโดย Data Analysis Tools ตั้งแต่ Query Facilities, Spreadsheet Tools จนถึง Full-fledged Data Mining Systems
