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  資料倉儲是一種資訊系統的資料儲存理論,此理論強調利用某些特殊資料儲存方式,讓所包含的資料,特別有利於分析處理,以產生有價值的資訊並依此作決策。  利用資料倉儲方式所存放的資料,具有一但存入,便不隨時間而更動的特性,同時存入的資料必定包含時間屬性,通常一個資料倉儲皆會含有大量的歷史性資料,並利用特定分析方式,自其中發掘出特定資訊。

  資料倉儲,由資料倉儲之父W.H.Inmon於1990年提出,主要功能乃是將組織透過資訊系統之線上交易處理(OLTP)經年累月所累積的大量資料,透過資料倉儲理論所特有的資料儲存架構,作一有系統的分析整理,以利各種分析方法如線上分析處理(OLAP)、資料採礦(Data Mining)之進行,並進而支援如決策支援系統(DSS)、主管資訊系統(EIS)之建立,幫助決策者能快速有效的自大量資料中,分析出有價值的資訊,以利決策擬定及快速回應外在環境變動,幫助建構商業智慧(BI)。  一般來說,資料倉儲可由關聯式資料庫,或專為資料倉儲開發的多維度資料庫建立,若由多維度資料庫建立而成,其架構可分為星狀及雪花狀架構,包含數個維度資料表,及一個事實資料表。  資料倉儲的建制不僅只是資訊工具技術面的運用,在規劃和執行面更需對產業知識、行銷管理、市場定位、策略規劃等相關條件有深入的瞭解,才能真正發揮資料倉儲以及後續分析工具的價值,提升組織競爭力。

  Operational data store(ODS)、資料倉儲和資料超市三者相同之處在於均不屬於任一OLTP系統,並且都是以資料導向的設計而非流程(process)導向。  相異之處在於,ODS的特性較著重於戰術性查詢,變動性大。資料倉儲通常為企業層級,用來解答即興式、臨時性的問題。而資料超市則較偏向解決特定單位或部門的問題,部分採用維度模型(dimensional model)。

  資料倉儲可以作為資料採礦和OLAP等分析工具的資料來源,由於存放於資料倉儲中的資料,必需經過篩選與轉換,因此可以避免分析工具使用錯誤的資料,而得到不正確的分析結果。  資料採礦和OLAP同為分析工具,其差別在於OLAP提供使用者一便利的多維度觀點和方法,以有效率的對資料進行復雜的查詢動作,其預設查詢條件由使用者預先設定,而資料採礦,則能由資訊系統主動發掘資料來源中,未曾被查覺的隱藏資訊,和透過使用者的認知以產生知識。  資料採礦(Data Mining)技術是經由自動或半自動的方法探勘及分析大量的資料,以建立有效的模型及規則,而企業透過資料採礦更瞭解他們的客戶,進而改進他們的行銷、業務及客服的運作。 資料採礦是資料倉儲的一種重要運用。基本上,它是用來將你的資料中隱藏的資訊挖掘出來,所以 Data Mining 其實是所謂的 Knowledge Discovery 的一部分,Data Mining 使用了許多統計分析與 Modeling 的方法,到資料中尋找有用的特徵(Patterns)以及關連性(Relationships)。 Knowledge Discovery 的過程對 Data Mining 的應用成功與否有重要的影響,只有它才能確保 Data Mining 能獲得有意義的結果。
在計算機領域,資料倉儲(英語:data warehouse,也稱為企業資料倉儲)是用於商業報告和資料分析的系統,被認為是商業智慧的核心元件。 資料倉儲是來自一個或多個不同源的整合資料的中央儲存庫。資料倉儲將當前和歷史資料儲存在一起,用於為整個企業的員工建立分析報告。