20世纪80年代中期，“数据仓库”这个名词首次出现在比尔·恩门（Bill Inmon）的《建立数据仓库》一书中。对于数据仓库概念，他给予如下描述：数据仓库是一个集成的（Integrated）、具有主题导向的（Subject Oriented）、不可更新的（Non-Updatable）并随时间不断变化的（Time Variant）数据集合。
很多人会把数据仓库和数据库两者的概念相混淆。传统的数据库一直被用于联机业务处理（On Line Transaction Processing，OLTP）中，也就是将日常的事务处理中的数据以表格的形式存放在数据库中，按用户的要求对数据库里的数据进行查询和处理。而数据仓库主要是用于决策支持，其主要目的是提取信息并加以扩展。从广义上讲，数据仓库与数据库并无二致，因为两者都是一个数据的集合。只是数据库是侧重于快速、准确、安全、可靠的将数据存入数据库中，而数据仓库则侧重于能从数据库中快速、准确、安全、可靠地取出数据来，再进行加工转换形成有规律的信息，供管理人员分析使用。数据库与数据仓库的区别主要表现在以下几个方面。
（1）从作用上讲，前者只能帮助进行简单的数据检索，也称为事务性支持，在决策支持上信息不足；后者为战术性和战略性决策支持提供信息，面向分析型数据处理。
（2）从数据的来源来讲，前者主要是当前的交易数据，是未加工的原始数据，最多只做一般性的加工和汇总；后者是对多个异构的数据源有效集成，包含当前和历史的，经过清洗、筛选、转载等加工形成统计性、总结性的数据，成为辅助决策的有用的信息。
（3）从数据的广度来讲，前者是局部、专门的部门数据，后者更具有广泛性和普遍性，不仅有企业内部还有来自企业外部和经营相关的数据。
（4）从稳定性来讲，前者是事务性数据，不停发生变化的；后者相对稳定，数据长期被保留。
数据仓库的特征满足企业对数据的分析要求，为企业提供了多维的、当前和历史的详细资料，并且克服了数据库的有限查询、数据容易重复、利用率低的缺点。那些具有数据仓库的公司，已开始体验到其所带来的优势，以及以前不可能达到的业务成果。
