根据维基百科Data warehouse中的描述，数据仓库可以追溯到上个世纪70、80年代：
Bill Inmon在他的书《数据仓库》中说：
数据仓库是伴随着信息与决策支持系统的发展过程产生的，这种宽广的视野将有助于对数据仓库有一个更清晰的认识。
而，决策支持系统是信息技术长期复杂演化的产物，伴随着打孔卡、穿孔纸带、磁带、直接存取存储设备（DASD）等存储技术的发展而不断演化，随着DASD的发展，出现了一种称为数据库管理系统（Database Management System）的新型系统软件，它的目的是使程序员可以更方便地在DASD上存储和访问数据。这时候，人们把数据库做为所有处理工作的单一数据源，而不再需要顺序访问大量磁带了。70年代中期，在线事务处理（Online Transaction Processing，OLTP）使得访问数据可以更快速地进行，从而为商业和处理开辟了一种全新的视野。到了80年代，随着个人计算机（PC）和编程语言的发展，除了高性能在线事务处理之外，利用数据可以做更多的事情了，这种处理数据的系统就被称为决策支持系统。
这时，出现了以前无法想象的事情：企业各个部门开始各自直接控制数据和系统（以前都是留给专职数据处理人员），人们不断从大型在线事务处理系统“抽取”数据，分析并生成报表。对于一个公司或组织，存在各种数据库，这样就形成了一个失控的抽取处理模式，Bill Inmon称为：自然演化式体系结构，数据仓库就是解决这种失控问题的体系结构。这里，需要注意数据仓库的用户是谁，数据仓库的用户称为决策支持系统分析员，他首先是个商务人员，其次才是技术人员，他的主要工作是定义和发现在企业决策中使用的信息，他的想法通常是：给我看一下我想要的东西，然后我才能告诉你我真正想要什么。换句话说，他在发现模式下工作。
类似的，Kimball将企业所需的信息分成两个目的：操作型记录的保持和分析型决策的制定。操作性系统（operational systems）保存数据，而数据仓库系统使用数据。
亚马逊AWS官方博客上称这个时代为传统数据仓库时代，并把Inmon和Kimbal的方法分别称为自顶向下的和自底向上的。
到了1993年，被称为数据库之父的E.F. Codd在文章《Providing OLAP to User-Analysts：An IT Mandate》中定义了什么是OLAP。
2000年以后，互联网公司开始面对海量的数据处理需求。，Mike Stonebrake在论文《“One Size Fits All”：An Idea Whose Times Has Come and Gone》中指出，OLTP和数据仓库最大的架构区别在于，数据仓库使用列（column）存储而不是行（row）存储，列存储更适合于全表扫描、多表联合查询。
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