数据仓库是一种面向主题、集成、稳定、历史可追溯的数据集合，用于支持企业决策和分析。它是一个数据管理系统，用于将数据从多个不同的操作性数据源中提取、转换、加载，并将其组织成可查询、可分析的形式。
底层原理包括以下几个方面：
数据提取：从多个不同的操作性数据源中提取数据。这些数据源可能包括企业应用程序、数据库、文件、网络等。
数据转换：对提取的数据进行转换，包括数据清洗、转换、合并等操作。这些操作的目的是将数据转换为标准格式，以便在数据仓库中进行集成和查询。
数据加载：将转换后的数据加载到数据仓库中。这个过程可能包括多个步骤，如预处理、验证、转换、汇总等。
数据存储：数据存储是数据仓库的核心组件。数据存储的目的是支持高性能、可扩展的查询和分析。
元数据管理：元数据是描述数据仓库中存储的数据的信息。元数据管理的目的是跟踪数据的来源、格式、结构等信息，以便在数据仓库中进行查询和分析。
数据仓库的设计和实现需要考虑多个因素，如数据质量、数据可用性、性能和安全等。同时，数据仓库的设计还需要考虑业务需求和分析目的，以便提供准确、可靠、高效的数据支持。
