建立一个数据仓库是一个复杂的过程，需要经过多个步骤，包括数据抽取、数据转换、数据加载和建立查询功能。下面是一个大致的攻略：

步骤1：确定需求和目标

在这一步骤中，需要确定哪些数据需要收集、存储和分析，并对数据仓库的目标和规模进行定义。需要考虑哪些数据源需要连接以及需要使用的分析工具、技术和平台。例如，你可能需要决定是否需要构建自己的大数据平台、如何管理资产、保证数据的质量、如何销售数据等等。

步骤2：设计数据结构

设计数据结构是建立数据仓库的关键步骤之一。在这一步骤中，需要考虑数据的实际应用场景要求。例如，你可能需要进行复杂的数据分析或是进行数据挖掘，设计的数据结构需要能够支持需求。此外，你需要确定如何将数据组织，并考虑数据集之间的关联。

数据抽取是将数据从源系统中提取到数据仓库的过程。实施此过程时，需要明确哪些数据来源需要被抽取，以及抽取的方式和频率。例如，如果你采用ETL（Extract, Transform, and Load）方式来将数据从各数据源中抽取到数据仓库，则需要考虑如何实施数据抽取方法。

在这一步骤中，需要转换被抽取的数据成为特定的格式，以符合数据仓库的数据结构需求。可能需要选择用脚本或工具进行数据转换。

在此步骤中，我们需要把转换后的数据存储到数据仓库。可以使用大数据平台的加载工具、数据仓库自身的加载工具来将数据加载到数据仓库中。

最后，需要建立查询功能来使操作人员可以对数据进行查询和分析。查询功能的建立需要着重考虑数据分析需求、用户需求以及查询速度等。

实例：

假设你的公司是一个零售企业，经营超市业务，现在想要建立一个数据仓库以进行数据分析。以下是一些你需要考虑的实例：

-需求和目标：你需要确定要将哪些数据收集、存储和分析，比如会员信息、销量、库存等等。你需要确定数据仓库的规模和目标，比如能够支持哪些数据分析工具、平台和技术。

-设计数据结构：你需要根据数据应用场景来定义数据结构。例如，你可能需要设计不同实体间的关系，比如会员，商品和订单之间的关系。

-数据抽取：你需要确定需要从哪些数据源中进行数据抽取，怎样进行数据抽取，以及抽取的频率和方式。例如，你可能需要从不同的零售点中抽取销售数据。

-数据转换：你需要将从不同的数据源中得到的数据进行转换，并将其转换成符合数据仓库的数据结构。例如，你可能需要将销售数据转换成“销售”实体表。

-数据加载：你需要将转换后的数据加载到数据仓库中。你可能需要选择用高效的数据加载工具，将抽取并转换后的数据存储到数据仓库里。

-建立查询功能：建立查询功能是最后一步。为数据仓库建立查询可以通过SQL语句、分析工具等。也可以建立多维度的数据查询系统，提供直观的查询界面，方便用户查询和分析。

以上是建立一个数据仓库的大致攻略，不同的行业和应用场景需要采取不同的策略和方法，以满足特定的数据需求。