在当前的大数据时代，数据分析的重要性不断凸显出来。然而，数据分析过程中的一个关键问题就是数据的处理和存储，这就需要我们使用专门的工具和技术来实现。而数据仓库就是这样一个专门用来存储企业数据的工具。

数据仓库是指一个集中、统一、稳定、可被动态分析的数据集合，用于支持管理决策制定。它是根据用户需求，把企业各个部门的数据整合起来，并以多种方式进行存储，以利于后续的查询和分析。

数据仓库在数据分析中起着非常重要的作用。一方面，它可以提高数据的维度和粒度，增强数据的决策价值。另一方面，由于数据仓库的容量十分庞大，因此它可以轻松存储多种来源和类型的数据，还可以自动处理和更新不同的数据来源，极大提升了数据分析的工作效率。

数据仓库通常包含两个层次：数据仓库和数据集市。

数据仓库层次是指集中存储、历史数据的仓库。这里存储的数据通常是与企业业务规划有关的数据，例如销售、客户、产品等数据。在数据仓库层次内，各种数据集俨然成了事实表、维度表和参照表等形式，使得数据能够被高效地管理、组织和应用。

数据集市则是针对某些具体业务需求、部门需求或者项目需求而建立的数据管理区域。例如，某个部门可能需要针对某个项目进行专门的数据分析，这时就可以创建一个数据集市来满足需求。

常见的数据仓库有三种类型：第一种是操作性数据仓库（ODS），第二种是标准化数据仓库，第三种是主题型数据仓库。

操作性数据仓库的主要作用是提供实时的数据支持，帮助企业快速地进行决策。这种数据仓库的特点是能够快速响应用户的查询请求，以及不断地获取和更新数据来确保数据的实时性。

与之不同的是，标准化数据仓库通常将数据整合为某些特定的维度，使得数据查询和分析更加高效。企业在使用标准化数据仓库时，需要把各个部门的数据进行整理，以实现标准化的数据管理和分析。

主题型数据仓库则是将数据根据不同的主题进行存储和处理的，以满足用户不同的分析需求。例如，将数据按照销售、客户、市场等主题进行分类存储，利于用户在不同的主题上进行查询和分析。

总体来说，数据仓库在企业的数据分析工作中扮演着核心的角色。它能够有效地支持对各种数据的分析，为决策制定提供强有力的数据支持。因此，在企业信息化建设中，数据仓库的建设和维护是非常重要的一环。