傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)在操作型數(shù)據(jù)處理上取得了巨大的成功，但是在分析型數(shù)據(jù)處理上卻遇到了瓶頸。主要有以下幾個(gè)原因：

(1) 數(shù)據(jù)的分散。操作型數(shù)據(jù)處理往往只需要涉及一個(gè)部門業(yè)務(wù)或者一個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，因此現(xiàn)在企業(yè)的數(shù)據(jù)是分散在各個(gè)操作型數(shù)據(jù)庫(kù)，而分析型操作往往面向整個(gè)企業(yè)、跨部門進(jìn)行。

(2) 數(shù)據(jù)不一致的問(wèn)題。從各個(gè)操作型數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取數(shù)據(jù)會(huì)存在數(shù)據(jù)不一致的問(wèn)題，比如同名異義、異名同義、單位不統(tǒng)一、字長(zhǎng)不一致等，因此在分析操作前必須首先對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。

(3) 歷史數(shù)據(jù)問(wèn)題。分析型數(shù)據(jù)操作往往需要大量的歷史數(shù)據(jù)，但是操作型數(shù)據(jù)庫(kù)一般存放的是短期數(shù)據(jù)。

(4) 數(shù)據(jù)粒度問(wèn)題。分析型數(shù)據(jù)操作往往關(guān)注的是綜合性數(shù)據(jù)，但是操作型數(shù)據(jù)庫(kù)中存放的是細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)，如果在分析前對(duì)細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合，會(huì)嚴(yán)重影響分析的效率。

因此，為了克服以上問(wèn)題，使兩種數(shù)據(jù)操作都能夠有效的進(jìn)行，就產(chǎn)生了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。