Data Warehouse é um repositório de dados digitais que serve para armazenar informações detalhadas de uma organização, mantendo o histórico e ajudando os gestores na tomada de decisão.
Data Warehouse agrega uma coleção de dados orientados por assuntos, integrados, variáveis no tempo e não voláteis, para dar suporte aos gestores organizacionais nas tomadas de decisões.

Etapas para construção de um Data Warehouse

Levantamento das Necessidades: informações desejadas pelos utilizadores, para alcançar os desejos dos gestores;
Mapeamento dos Dados: Identificação das fontes de dados e a criação do Modelo Dimensional;
Construção da Staging Area: Armazenamento temporário dos dados dos sistemas transcionais;
Construção das Dimensões: Construção das Dimensões do DW e definição dos seus dados;
Construção dos Fatos: Construção da tabela facto do DW e definifição dos seus dados;
Definição do processo de Carga: Criação do motor para que tudo seja carregado, atualizado e processado para o DW (normalmente Stored Procedures);
Criação dos metadados: Documentação dos metadados, que incluem o processo e o dicionário de dados.

Principais objetivos do DW

Transformar dados em informação para ajudar a tomada de decisão;
Uniformizar dados de diferentes sistemas operacionais;
Facilitar os mecanismos de pesquisa de informação;
Permitir que os gestores sejam capazes de analisar dados de forma autónoma.

Componentes do Data Warehouse

Fontes de dados: Representam as fontes internas e externas do DW;
Área de estagio: É uma base de dados intermédia que faz a ligação entre o sistema operacionais e o DW;
Processo de ETL: Responsáveis as rotinas de extração, limpeza, transformação e carregamento dos dados;
Repositório de dados: Local aonde são publicados todos os dados para a analise;
Data Mart: Pequeno data warehouse que fornece suporte à decisão de um pequeno grupo de pessoas;
Apresentação: Interface usada para as consultas de acesso aos dados do DW.

Benefícios do Data Warehouse

Informações unificadas através de uma fonte centralizada;
Maior agilidade e independência na extração de informações para os gestores;
Ampliação da capacidade de analise do ambiente;
Melhorar o suporte à tomada de decisão;
Maior facilidade para apuração da qualidade dos dados dos sistemas transacionais;
Disponibilização da informação histórica e atual para identificar tendências.

Desvantagens do Data Warehouse

Complexidade de desenvolvimento;
Tempo de desenvolvimento;
Alto custo de desenvolvimento;
Administração na medida que os dados aumentam;
Exige muito tempo para aperfeiçoamento.

Exemplo: Criação de um modelo Data Warehouse para Recrutamento e Selecção. Foi usada a linguagem Python, para gerar Scripts SQL da Base Dados de Recrutamento.
SGBD: SQL Server

Etapas do Data Warehouse