人們採用資料抽取程式從OLTP系統中抽取出資料的主要原因是：

• 抽取程式方面的效能方面的衝突問題，也使使用者可以控制資料
• 為了解決效能和歷史資料的問題，即在不影響聯機事務處理系統的前提下，實現一些較為複雜的DSS系統或MIS系統的分析應用，人們開始從OLTP系統中抽取資料，再對抽取出的資料進行處理和分析。
• 抽取程式從檔案或資料庫中查詢有用的資訊，然後再將資料傳送到其他檔案或資料庫中去，供使用者分析處理

資料倉庫

特性 
資料倉庫具有面向主題、整合、不可更新、時間特性四個重要特性

建立資料倉庫的恰當理由

• 充分利用企業資訊系統生成的資料
• 解決資料分析應用和企業基本業務應用之間的效能衝突問題
• 以面向主題、整合的方式合理組織資料，實現跨專業檢視

資料倉庫的資料組織

粒度

• 一般將綜合級別稱為粒度。粒度越大，表示綜合程度越高；粒度越小，表示綜合程度越低；
• 粒度影響資料倉庫的資料量以及系統能回答得查詢型別。顯然，粒度越小，細節程度越高，能回答的查詢就越多。但是，因為需要儲存低粒度級的細節資料，資料量就比較大，空間代價也大

操作型資料儲存

• 設立ODS這個資料儲存層的最初目的是支援一些特殊的應用功能，主要包括即時（up-to-second）OLAP和全域性型OLTP應用

ODS分類

1. ODSⅠ：第一類ODS資料更新頻率是秒級的；
2. ODSⅡ：第二類ODS資料更新頻率是小時級的；
3. ODSⅢ：第三類ODS資料跟新頻率是天級的；
4. ODSⅣ：第四類ODS是根據資料來源方向和型別區分的；其中資料不僅包含來自操作型環境的資料，也包含由資料倉庫層和資料集市層的應用反饋給ODS的一些決策結果或一些報表資訊。

資料庫維護策略

維護策略

• 資料庫的維護策略分為三種：實時維護、延時維護和快照維護

OLAP的實現方式

OLAP的是實現方式有三種：基於多維資料庫的OLAP(MOLAP)、基於關係資料庫的OLAP（ROLAP）、混合型的OLAP(HOLAP)

資料探勘

• 資料探勘作為發現只是的過程：一般由三個階段組成：資料準備、資料探勘、結果的解釋評估

• 資料整合一般包括