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數據的抽取是數據進入倉庫的入口。
由于數據倉庫是一個獨立的數據環境,需要通過抽取過程將數據從聯機事務處理系統、
外部數據源、脫機的數據存儲介質中導入數據倉庫。
數據抽取在技術上主要涉及互連、復制、增量、轉 換、調度和監控等幾個方面的處理。
在數據抽取方面,未來的技術發展將集中在系統功能集成化方面,
以適應數據倉 庫本身或數據源的變化,使系統更便于管理和維護。


數據倉庫的組織管理方式決定了它有別于傳統數據庫的特性,也決定了其對外部數據的表現形式。
數據倉庫管理 所涉及的數據量比傳統事務處理大得多,且隨時間的推移而快速累積。
在數據倉庫的數據存儲和管理中需要解決的是 如何管理大量的數據、
如何并行處理大量的數據、如何優化查詢等。
目前,許多數據庫廠家提供的技術解決方案是擴 展關系型數據庫的功能,
將普通關系數據庫改造成適合擔當數據倉庫的服務器。

在數據展現方面主要的方式有:
查詢:實現預定義查詢、動態查詢、OLAP查詢與決策支持智能查詢;
報表:產生關系數據表格、復雜表格、OLAP表格、報告以及各種綜合報表;
可視化:用易于理解的點線圖、直方圖、餅圖、網狀圖、交互式可視化、
動態模擬、計算機動畫技術表現復雜數據及其相互關系;
統計:進行平均值、最大值、最小值、期望、方差、匯總、排序 等各種統計分析;
挖掘:利用數據挖掘等方法,從數據中得到關于數據關系和模式的知識。