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数据仓库的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：　　从图中可以看出数据仓库的数据来源

数据仓库中集成了企业几乎所有的可以获取到的数据以用于数据分析和决策支持，当然也包括了我在网站分析的数据来源一文中所提到的所有数据。这些进入到数据仓库中的数据无外乎三种类型：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，它们经过转化后以某种形式统一地储存在数据仓库中，即通常说的ETL（Extract, Transform, Load，抽取、转换、装载）的过程。下面主要说一下这三种数据类型的区别，它们分