把有价值的商业信息加以整理、归纳和重组，并及时提供给相应的管理决策人员是数据仓库的根本任务。
企业很多有价值的信息往往就在封存已久的历史数据中，但大多数企业并不善于发掘其中的价值，也就丧失了很多商业机会。
因此，对于还没有建立数据仓库的企业CIO们而言，需要尽快建立一套适合自己企业的数据仓库，找出那些能够带来新的商业机会和商业价值的数据，将企业中有价值的数据集中到一个统一的环境中，以为企业领导分析、决策提供支持。
并非数据库
企业CIO们需要建立的是具有历史可溯性、面向主题、相互集成、非及时性的数据仓库，而非经常使用的数据库或数据库查询系统。现在部分企业CIO还往往将数据仓库和数据库混为一谈，但它们之间有着本质的区别。
就数据仓库和数据库本身而言，区别主要在4方面：
首先，面向主题不同：数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离。而数据仓库中的数据是按照一定的主题进行组织。这里的主题是一个相对抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点。
其次，集成度不同：数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，因此，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
第三，稳定性差异大：数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。而数据仓库中的数据主要供企业分析、决策之用，所涉及的数据操作主要是数据查询。一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期加载和刷新。
第四，反映历史变化阶段不同：数据库主要关心的是当前某一个时间段内的数据。而数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时间点到目前各个阶段的信息。通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。
数据仓库之父Bill Inmon指出，企业数据仓库的建设是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础的。数据仓库不是静态的过程，只有把信息及时交给需要这些信息的使用者，供他们做出改善其业务经营的决策，信息才能发挥作用。而把信息加以整理归纳和重组，并及时提供给相应的管理决策人员是数据仓库的根本任务。
NCR公司前任董事长倪百礼则表示，数据仓库不是静态的过程，决策也不是一个静态的过程。企业数据仓库作为综合的决策结构是唯一能够处理所有当前和未来业务的变量的基础。当你做商业决策时，需要从多个数据集市（数据集市用于单一、局部智能分析）或资源系统提取信息，但是由于数据集市各自独立，每个都由一个应用软件支持，因此信息调用极为不方便。为了以较低的成本做出一个更好、更快的决策，你需要全面的业务信息和全局的视点。这就是说，你要掌握所有操作系统和客户接触点上的可用数据，有时一个企业数据仓库中有将近100个资源系统。综合决策不仅是一种决策方法，长远地看也是最节省成本的方法。许多公司认识到多个独立的数据集市不仅限制了分析能力，而且成本也相当高。

(c112)