用于分析的数据通常存储在为快速查询和大规模处理而优化的结构化存储库中。这些系统优先考虑效率、可扩展性以及处理复杂分析工作负载的能力。常见的解决方案包括数据仓库（如 Amazon Redshift 或 Google BigQuery）、数据湖（构建在 AWS S3 或 Azure Data Lake 等平台上）以及湖仓一体等混合方法（例如 Databricks Delta Lake）。数据仓库以预定义的模式将结构化数据存储在表中，使用列式存储格式（例如 Parquet、ORC）来压缩数据并加快聚合速度。数据湖可以容纳非结构化或半结构化数据（JSON 日志、CSV 文件），并且通常在处理之前充当原始数据存储库。湖仓一体结合了两者的各个方面，在保留数据湖灵活性的同时，能够实现模式强制执行和 ACID 事务。
存储层围绕分析查询模式设计。例如，时间序列数据可以按日期分区以允许高效过滤，而经常连接的表则会共置以减少网络延迟。索引策略（例如位图索引）和分区方案有助于避免全表扫描。 Apache Iceberg 或 Apache Hudi 等工具为基于文件的存储添加了事务一致性和版本控制，从而实现了可靠的更新和时间旅行查询。数据通常会被转换为星型或雪花型模式，其中事实表（例如，销售交易）链接到维度表（产品、客户）以简化报告。预计算的聚合（每日收入总额）或物化视图进一步优化了常用查询的性能。
管道工具和治理也会影响存储决策。 ETL/ELT 流程（使用 Airflow 或 dbt 等工具）在将原始数据加载到分析存储之前对其进行清理和结构化。元数据管理（通过 AWS Glue Data Catalog 等工具）跟踪数据沿袭、架构更改和访问控制。例如，一家零售公司可能会将原始点击流日志存储在数据湖中，使用用户会话指标将其转换为结构化格式，然后将聚合结果加载到仓库中以进行仪表板显示。静态加密、基于角色的访问和审计日志等安全实践可确保合规性。存储格式、架构设计和管道编排的结合为可扩展、可重复的分析奠定了基础。