數據倉庫組織的最根本目的就是能夠更加便利，有序的進行倉庫管理，讓倉庫數據化，可以讓管理更加的便利的同時，更加的科學，安全。
數據倉庫中的數據是在對原有分散的數據庫數據抽取、清理的基礎上經過系統加工、匯總和整理得到的，必須消除源數據中的不壹致性，以保證數據倉庫內的信息是關於整個企業的壹致的全局信息。
數據倉庫的數據主要供企業決策分析之用，所涉及的數據操作主要是數據查詢，壹旦某個數據進入數據倉庫以後，壹般情況下將被長期保留，也就是數據倉庫中壹般有大量的查詢操作，但修改和刪除操作很少，通常只需要定期的加載、刷新。
數據倉庫中的數據通常包含歷史信息，系統記錄了企業從過去某壹時點(如開始應用數據倉庫的時點)到當前的各個階段的信息，通過這些信息，可以對企業的發展歷程和未來趨勢做出定量分析和預測。
擴展資料：
數據倉庫所提供的各種信息，肯定要準確的數據，但由於數據倉庫流程通常分為多個步驟，包括數據清洗，裝載，查詢，展現等等，復雜的架構會更多層次，那麽由於數據源有臟數據或者代碼不嚴謹，都可以導致數據失真，客戶看到錯誤的信息就可能導致分析出錯誤的決策，造成損失，而不是效益。
之所以有的大型數據倉庫系統架構設計復雜，是因為考慮到了未來3-5年的擴展性，這樣的話，未來不用太快花錢去重建數據倉庫系統，就能很穩定運行。主要體現在數據建模的合理性，數據倉庫方案中多出壹些中間層，使海量數據流有足夠的緩沖，不至於數據量大很多，就運行不起來了。