Ein Data Warehouse (DWH) dient der Steuerung und Kontrolle von Geschäftsprozessen bei denen kundenrelevante Informationen die Basis für eine kundenorientierte Wertschöpfungskette bis hin zur Produktgenerierung bilden. Zu diesem Zweck werden die Kundendaten zu Informationen verarbeitet, aus denen Wissen über den Markt und die Kunden abgeleitet und in Aktionen (z.B. Entwicklung eines Produktes, einer Dienstleistung) umgesetzt werden kann.

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Data Warehousing ist die Datenbasis für die Analyse und Entscheidungsunterstützung für das Management. Data Warehouse ist prozessorientiert definiert, fach- und sachbezogen und somit unabhängig von der Quelle, es ist dank einer unternehmensweiten Terminologie integrierbar, darüber hinaus reproduzierbar und hat einen zeitlichen Bezug.

Ähnlich dem OSI-Kommunikationsmodell gibt es ein Sechs-Schichten-Referenzmodell der META Group für den Data Warehouse-Prozess. Bei diesem Modell werden in der ersten Stufe die Quellen des Data Warehouse beschrieben. Diese Schicht ist die Rückkopplungsschicht und umfasst die Kommunikation, Publikation, das Workflow und das Web.

In der zweiten Schicht, der Informationserzeugung, wird ebenso wie in den Schichten drei - Middleware - und vier - Data Warehouse - die Data Warehouse-Infrastruktur definiert. So in Schicht zwei das Kalkulieren, Aggregieren, Analysieren, Modellieren und Visualisieren, in den Schichten drei und vier das Speichern und Verwalten der Daten. Schicht fünf mit der Bezeichnung Datenzugriffsschicht umfasst das Online Analytical Processing (OLAP), Data Mining und Daten-Visualisierung. In der obersten Schicht sechs, die als operationelle Schicht bezeichnet wird, erfolgt der Prozess der Qualitätssicherung, die Ergebnis-Präsentation und die Informations-Lieferung über interne und externe Quellen.