务处理，数据仓库关注的是决策者的数据要求与分析，所以数据仓库建立过程中需要去掉对决策支持过程没有作用的数据，按实际需要提供各自特定主题的简明视图。
集成的
建立数据仓库的很关键的步骤是必须对数据进行加工和集成，根据具体主题，通过分别对数据进行提取、清洗、转换和装载等操作，调整原始数据中的问题部分，如字段的名字相同意义不同、有的字段名字不同但意义相同、字符长度不一致、数据单位不统一等，把事务型原始数据结构做一个从面向应用到面向主题的转变。
不可更新的
数据库中的数据常常是不稳定的，因为业务数据一般只需要当时的数据，所记录的是系统中每一个变化的瞬态状态。因为数据仓库的数据是用于决策分析的，许多分析必须采用大量的历史数据，所以在数据的数据在空间和时间的广度方面，数据仓库有更高的要求。数据仓库的最根本的特点是存放数据、查询数据，这些数据不一定是最新的，一般来自于经过抽取和集成的其他数据库。这些数据是定期更新，而且更新周期较长，一般被导入到数据仓库中，就会长期保留，很少删除，一般不修改，用于做大量的查询操作。
随时间变化的
数据仓库的数据不可更新是有相对性的，数据仓库是不同阶段的历史数据的集合，需要定期把变化的数据加入到数据仓库中，保持和事务型数据库中的数据一致，为了适合对数据仓库的数据进行时间趋势分析，数据导入时必须标明该数据的时间。
2．数据集市
数据集市是一种更小、更集中的面向特定主题的数据仓库[5]，数据集市具有面向部门，规模小、面向某些具体的特定的应用、能快速实现、方便使用等特点，数据集市是数据仓库的组成部分，可以应用于某个业务部门，各数据集市不是设置在每个主题内，而是设置在数据仓库的范畴内，有利于数据集市实施和集成，构建完整的数据仓库。数据集市作为部门级的数据仓库与面向企业级的数据仓库有着共同点也有着一定的区别。