Tinjauan literatur ini membahas teori-teori yang relevan dengan penelitian, berfokus pada manajemen pengetahuan (KM) dan data warehousing. Dimulai dengan hierarki DIKW (Data, Informasi, Pengetahuan, Kebijaksanaan) yang menjelaskan hubungan antara data mentah hingga kebijaksanaan, menekankan pentingnya setiap tingkatan dan kemampuannya (manajemen data, pemrosesan informasi, manajemen pengetahuan, dan kultivasi kebijaksanaan) dalam konteks bisnis. Bagian ini juga membahas tantangan dan adaptasi DIKW di era big data dan AI. Selanjutnya, dibahas KM sebagai pendekatan sistematis untuk mengelola aset pengetahuan organisasi, termasuk pemahaman tentang pengetahuan yang perlu disimpan, meningkatkan kesadaran budaya belajar, berbagi, dan menciptakan pengetahuan baru, memastikan pengetahuan yang tepat untuk orang yang tepat, serta menyelaraskan pengetahuan dengan tujuan organisasi. Selain itu, dibahas mengenai dua jenis pengetahuan yaitu pengetahuan eksplisit (terkodifikasi dan mudah dibagikan) dan pengetahuan tacit (individual dan sulit diformalkan), beserta strategi pengelolaannya. Model SECI (Sosialisasi, Eksternalisasi, Kombinasi, Internalisasi) juga dibahas sebagai pendorong KM, menggambarkan proses dinamis penciptaan pengetahuan melalui interaksi pengetahuan tacit dan eksplisit. Terakhir, ditinjau dampak implementasi KM terhadap produktivitas organisasi, siklus hidup data dan bagaimana data warehousing dan business intelligence (BI) berperan dalam mengubah data menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti, serta kerangka konseptual yang menggabungkan PPT, KM Roadmap, dan Model SECI.