数据仓库体系结构是一种为企业环境封装数据仓库所有方面的设计。数据仓库是创建一个中心域，将复杂、分散的企业数据存储在一个逻辑单元中，该逻辑单元支持数据挖掘、商业智能和对组织内所有相关数据的全面访问。数据仓库体系结构包括所有报告要求、数据管理、安全要求、带宽要求和存储要求。

在创建数据仓库体系结构时，重要的是将体系结构分解为特定的域，并将这些域加入到整体的最终设计中。该设计应被视为企业数据体系结构的蓝图。特别是，在考虑数据仓库体系结构时，应开发几个主要领域。这些领域包括源系统访问、暂存区流程、数据充实流程、数据体系结构、商业智能流程和存储需求。

数据仓库要求将源数据从事务数据库或记录数据库传输到数据仓库。这个过程被简化为术语提取转换和加载（ETL），它基本上封装了源系统访问、数据丰富和数据体系结构等领域。为了清晰起见，最好详细设计这些体系结构区域，其中概述了如何实现ETL过程。虽然需要来自源系统的一些数据，但并非所有数据都是可取的，因为这会使企业仓库负担过重。在处理源系统层时，主要关注的领域是数据访问方法、源系统所需的数据以及刷新要求。

下一个数据仓库体系结构层要考虑的是分级区域过程。由于来自源系统的大多数数据都需要验证和数据清理，因此在加载到数据仓库的业务规则层之前，为源数据创建一个驻留的登录区域非常重要。暂存区维护来自源系统的原始数据源，这些源系统通常带有时间戳，以确保数据的最新性。

数据充实或业务规则流程是清理数据以满足数据仓库预期结果的过程。这种清理方法的一个很好的例子是使用地址清理工具；如果源系统有不正确的数据，数据充实过程将把原始数据集中的地址运行到一个业务规则系统中，该系统将纠正无效的地址。这也是删除或修改不准确数据以确保数据仓库内完整性的时间。

下一层要考虑的是数据体系结构层。这是完成企业数据仓库的真正设计或模式的地方。数据仓库不是一个企业内所有数据集的组合，而是一个新定义的数据库，它的构建目的是对企业内的所有业务实体进行概述。

这需要数据体系结构回答业务部门在商业智能和数据挖掘领域提出的问题。通过以这种方式创建数据体系结构，原始数据集将转换为事实表，从而允许用户对整个企业视图而不是特定数据库执行即席报告。这也是维护原始系统数据元数据的区域，其中可能包括源系统名称或主键。

下一个要考虑的领域是商业智能和报告需求。这一层可以被认为是面向用户的数据仓库需求。通常，此区域包含固定报告、临时报告功能和企业仪表板或警报。商业智能层通常得到最多的考虑，因为它是数据仓库中唯一面向外部的组件。

考虑的最后一层是总体数据存储需求和维护。随着数据仓库的不断增长和扩展，必须严格管理和维护基于用户的数据存储。此外，在创建数据仓库体系结构时，设计人员应该对形成数据存储容量以及具有数据访问容量的频带所需的内容做出现实的估计。随着数据仓库在整个企业中的广泛应用，这些要求将变得至关重要。