Un Data Warehouse es una colección de datos orientados a temas integrados, no volátiles y variantes en el tiempo, organizados para soportar necesidades empresariales [11]

Por ello es que un Data Warehouse se caracteriza por ser Integrado, Temático, Histórico y No volátil.

Integrado, es decir que al Huir del entorno operacional al entorno de almacén de datos, los datos asumen una codi>cación consistente.

Temático, debido a que almacena información resumida que se estructura en función de temas empresariales u organizacionales.

Histórico, dado que contiene su>ciente espacio para almacenar datos que posean una antigüedad de diez años o mayor aun .

No volátil, es decir los datos no se modi>can o cambian bajo ningún concepto una vez introducidos en el almacén de datos, únicamente puede ser cargados o leídos.

Las claves que provee el Data Warehouse son, por un lado la creación de una arquitectura de datos única para todas las aplicaciones, como se vemos en la fig.g. 1.2 y también la resolución de problemas de integridad y calidad de datos.

Figura 1.2: Principales Aplicaciones del Data Warehouse.

Permitiendo así a los Administradores de Bases de Datos que redacten informes o analicen estas grandes cantidades de información, para así poder tomar decisiones según los resultados del análisis [13].

Un Data Warehouse se genera a partir de otras bases de datos, su construcción y desarrollo requiere integrar varios componentes de tecnología y la habilidad para hacerlos funcionar todos juntos [4].

El objetivo fundamental es transformar datos en conocimiento.

Para ello es necesario ensamblar datos existentes siguiendo instrucciones precisas para obtener un óptimo resultado.

Para su construcción se debe considerar en primer lugar el hardware necesario, dado que a mayor tamaño del almacén, mayor deberá ser la capacidad de almacenamiento y el procesamiento. Luego el software y los datos que se utilizarán.

Las Principales etapas de construcción del Almacén de Datos son:

• Extracción: Se crea los archivos de la Base de Datos para transacciones y se guardan en el servidor que mantendrá el Almacén de Datos (se extrae la información operacional).

• Depuración: Se uni>ca la información de los datos de manera que se pueda insertar en el Almacén de Datos (se transforma la información a un formatos consistentes).

• Carga: Se trans>ere los archivos depurados a la base de datos que servirá como almacén de datos.

• Comparación: Se comparan los datos del almacén con los originales.

De todas maneras, el éxito de Data Warehouse no está en su construcción, sino en saber utilizarlo para mejorar procesos empresariales, operaciones y decisiones.

Si se almacena la información mas relevante de nuestro negocio en un sistema que acumula y acumula datos sin parar, un análisis razonable nos puede permitir descubrir tendencias, localizar grupos de datos con comportamiento homogéneo, establecer relaciones, etc [2].

Esta información está oculta en los datos y será necesario utilizar todas las técnicas a nuestro alcance para obtenerla. El objetivo que nos planteamos es localizar relaciones entre atributos de nuestro Data Warehouse.

Los negocios necesitan aprovechar las posibilidades que les ofrece la actual tecnología para permanecer competitivos y rentables.

El conocimiento del mercado y de los clientes se ha convertido en un factor de supervivencia para las empresas, y el Data Warehouse se per>la como la tecnología para lograr manejarlo.

Las organizaciones necesitan información renovada acerca de las tendencias presentes para mantener su competitividad. Precisan saber qué es lo que está pasando por las mentes de sus clientes.

Asimismo, necesitan determinar los requerimientos corporativas y traducirlos en consultas que puedan ser respondidas a través del Data Warehouse.

Para ello, el Data Warehouse conserva información histórica y actual sobre un negocio, y permite recuperar datos que, bajo la forma de informes, facilitan el descubrimiento y las comprensión de patrones de comportamiento y tendencias de las cuales resultan conclusiones o recomendaciones para los futuros cursos de acción.

Sintetiza algunos datos muy importantes, otorgando al usuario nuevo conocimiento comercial.