在阿里云的数据仓库（Data Warehouse）环境中，虽然没有直接提及“三个关键指标”的固定组合，但根据数据仓库的通用特性和阿里云在数据管理和分析方面的专长，可以归纳出以下三个关键指标，这些指标对于评估和优化数据仓库的性能、数据质量以及业务价值至关重要：
数据准确性（Data Accuracy）：
数据准确性是衡量数据仓库中数据是否真实反映实际业务情况的重要指标。它直接关系到基于数据仓库的分析结果是否可信，进而影响企业的决策质量。
阿里云通过提供高效的数据清洗、验证和转换工具，帮助用户确保数据仓库中数据的准确性。
数据时效性（Data Timeliness）：
数据时效性指的是数据仓库中的数据是否能够得到及时更新，以满足实时或近实时的分析需求。在快速变化的商业环境中，数据时效性对于快速响应市场变化、抓住商机至关重要。
阿里云的数据仓库解决方案支持流式数据处理和实时分析，确保数据能够及时被捕获并更新到数据仓库中。
查询性能（Query Performance）：
查询性能是衡量数据仓库能否快速响应查询请求的关键指标。高效的查询性能能够提升用户体验，缩短分析周期，从而加速决策过程。
阿里云通过优化数据仓库的存储结构、索引策略以及查询执行计划等方式，提升数据仓库的查询性能。同时，阿里云还提供了丰富的查询优化工具和最佳实践指导，帮助用户进一步提升查询效率。
需要注意的是，虽然这三个指标在阿里云数据仓库环境中非常重要，但具体的数据仓库项目可能还需要根据业务需求和技术特点来关注其他关键指标，如数据完整性、数据一致性、存储成本等。此外，随着技术的发展和业务的变化，关键指标也可能会有所调整和优化。