·數據源：是數據倉庫系統(tǒng)的基礎，是整個系統(tǒng)的數據源泉。通常包括企業(yè)內部信息和外部信息。內部信息包括存放于RDBMS中的各種業(yè)務處理數據和各類文檔數據。外部信息包括各類法律法規(guī)、市場信息和競爭對手的信息等等；
·數據的存儲與管理：是整個數據倉庫系統(tǒng)的核心。數據倉庫的真正關鍵是數據的存儲和管理。數據倉庫的組織管理方式決定了它有別于傳統(tǒng)數據庫，同時也決定了其對外部數據的表現形式。要決定采用什么產品和技術來建立數據倉庫的核心，則需要從數據倉庫的技術特點著手分析。針對現有各業(yè)務系統(tǒng)的數據，進行抽取、清理，并有效集成，按照主題進行組織。數據倉庫按照數據的覆蓋范圍可以分為企業(yè)級數據倉庫和部門級數據倉庫（通常稱為數據集市）。
·OLAP服務器：對分析需要的數據進行有效集成，按多維模型予以組織，以便進行多角度、多層次的分析，并發(fā)現趨勢。其具體實現可以分為：ROLAP、MOLAP和HOLAP。ROLAP基本數據和聚合數據均存放在RDBMS之中；MOLAP基本數據和聚合數據均存放于多維數據庫中；HOLAP基本數據存放于RDBMS之中，聚合數據存放于多維數據庫中。
·前端工具：主要包括各種報表工具、查詢工具、數據分析工具、數據挖掘工具以及各種基于數據倉庫或數據集市的應用開發(fā)工具。其中數據分析工具主要針對OLAP服務器，報表工具、數據挖掘工具主要針對數據倉庫。
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