数据仓库的主要组成部分如下 -
数据源- 数据源定义了记录的电子存储库，其中包括用于管理使用或分析的感兴趣数据。数据库主机（如IBM DB2、ISAM、Adabas、Teradata等）、客户端-服务器数据库（如Teradata、IBM DB2、Oracle数据库、Informix、Microsoft SQL Server等）、PC数据库（如Microsoft Access、 Alpha Five)、电子表格（例如 Microsoft Excel）和任何其他电子数据存储。
数据仓库- 数据仓库通常是一个关系数据库。它应该被组织成以一种结构来保存数据，该结构不仅最好地支持查询和记录，而且还支持高级分析技术，例如数据挖掘。
报告- 如果数据仓库有用，数据仓库中的数据必须可供组织员工使用。有大量软件应用程序可以执行此功能，或者可以自定义开发报告。报告工具包括如下：
商业智能工具- 这些是基于数据仓库信息阐明开发和生产业务文档的过程的软件应用程序。
执行信息系统（更广泛地称为仪表板（业务）） - 这些软件应用程序用于以图形方式显示复杂的业务指标和信息，以便快速理解。
数据挖掘- 数据挖掘工具是一种软件，使用户能够对详细的数据仓库数据实施详细的数值和统计计算，以检测趋势、识别设计和分析数据。
元数据- 元数据是有关用户所需数据的数据。它不仅用于向数据仓库的运算符和用户说明其状态和数据仓库中保存的数据，而且还用作集成传入信息的手段和升级和改进基本数据仓库模型的工具。
操作- 数据仓库操作包括从数据仓库加载、操作和提取信息的过程。操作还包括用户管理、安全、容量管理和相关功能。
可选组件- 某些数据仓库中存在以下组件，如下所示 -
从属数据集市 - 从属数据集市是一个物理数据库（在与数据仓库相同的硬件上或在单独的硬件平台上），它从数据仓库接收其所有信息。
逻辑数据集市-逻辑数据集市是主数据仓库的过滤视图，但物理上不存在作为一个独立的数据复制。
操作数据存储- ODS 是操作数据的集成数据库。其来源包含遗留系统，并且包括当前或近期信息。