数据仓库首次出现于 20 世纪 80 年代末，其最初目的是帮助数据从操作系统“流入”决策支持系统 (DSS)。早期的数据仓库需要大量冗余：大多数企业为了满足各种用户的需求而采用多个 DSS 环境，虽然各个 DSS 环境使用的数据大部分相同，但通常还是要分别执行数据收集、清理和集成。
而后，随着效率不断提升，数据仓库也从服务传统 BI 平台的信息存储库变成了服务一系列广泛应用（例如运营分析和绩效管理）的分析基础设施。
如今，经过长期迭代，数据仓库取得了长足的发展，企业级数据仓库 (EDW) 能够为企业创造越来越多的价值。
数据仓库每发展进入一个新的阶段，都离不开更多类型的数据集，最后三个阶段尤其需要更广泛的数据和分析功能。
如今，人工智能和机器学习正在深刻改变几乎每一个行业和每一种服务与企业资产，数据仓库自然也不例外。大数据的扩展和新兴数字技术的应用正在推动数据仓库的需求和功能发生变化。
自治数据仓库就是这一发展进程的最新成果。它能够尽可能降低成本，提高数据仓库的可靠性和性能，助力企业从数据中汲取更多价值。
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数据仓库、数据集市和操作型数据存储
尽管用途相似，但数据仓库与数据集市、操作型数据存储 (ODS) 并不相同。数据集市功能与数据仓库相同，但应用范围非常有限，通常仅限于单个部门或业务线。因此，其创建比数据仓库更简单。然而，如果用户难以统一管理和控制多个数据集市中的数据。则非常容易出现数据不一致的问题。
ODS 则仅支持日常操作，只能提供非常有限的历史数据视图。它们非常适合作为当前数据源，也常常被数据仓库使用，但不支持具有丰富历史的数据的查询。
什么是云数据仓库？
云数据仓库使用云技术来提取和存储不同数据源的数据。
原始数据仓库一开始是构建在本地服务器上。现在，这些本地数据仓库仍然拥有很多优势，在许多情况下可以提供更高的治理水平、安全性、数据主权以及较低延迟。然而，本地数据仓库的弹性较低，需要企业通过复杂的预测来确定如何扩展数据仓库，以满足未来需求。另外，本地数据仓库在管理上也非常复杂。
相比之下，云数据仓库可提供以下优势：
提供弹性的可扩展支持，可满足大型或可变计算或存储需求、简单易用、易于管理、节约成本等等。
理想的云数据仓库应当支持完全托管和自治驾驶，确保即使是初学者也只需数次单击操作就能创建和使用数据仓库。有一种简单方法可以迁移到云数据仓库，那就是在符合数据主权和安全要求的数据中心防火墙后面运行本地云数据仓库。
此外，大多数云数据仓库采用“按量计费”模式，可节省更多成本。
