Un almacén de datos es un tipo de sistema de gestión de datos diseñado para habilitar y dar soporte a las tareas de inteligencia empresarial (BI), especialmente las analíticas. Los data warehouses solo se han diseñado para realizar consultas y tareas de análisis, y suelen contener grandes cantidades de datos históricos. A menudo, la información dentro de un data warehouse proviene de una amplia gama de fuentes, como los archivos de registro de aplicaciones o las aplicaciones de transacción.

Un almacén de datos centraliza y fusiona grandes cantidades de datos de múltiples fuentes. Gracias a sus capacidades analíticas, las organizaciones pueden obtener información empresarial valiosa a partir de los datos y mejorar las decisiones. Con el tiempo, se construye un registro histórico de gran valor para los expertos en datos y los analistas de negocio. Gracias a estas funciones, un almacén de datos puede considerarse la "fuente única de datos" de una organización.

Un almacén de datos típico suele incluir los siguientes elementos:

• Una base de datos relacional para almacenar y gestionar los datos.

• Una solución de extracción, carga y transformación (ELT) para preparar los datos para el análisis.

• Análisis estadísticos, informes y funciones de extracción de datos.

• Herramientas de análisis de clientes para visualizar y presentar datos a usuarios de negocio.

• Otras aplicaciones analíticas más sofisticadas generan información procesable mediante la aplicación de algoritmos de ciencia de datos e inteligencia artificial (IA), o gráficos y funciones espaciales que habilitan más tipos de análisis de datos a escala.

Estructuras de un Data Warehouse

La arquitectura de un data warehouse puede ser dividida en tres estructuras simplificadas: básica, básica con un área de ensayo y básica con área de ensayo y data marts.

• Con una estructura básica, sistemas operativos y archivos planos proporcionan datos en bruto que se almacenan junto con metadatos. Los usuarios finales pueden acceder a ellos para su análisis, generación de informes y minería.

• Al añadir un área de ensayo que se puede colocar entre las fuentes de datos y el almacén, ésta proporciona un lugar donde los datos se pueden limpiar antes de entrar en el almacén. Es posible personalizar la arquitectura del almacén para diferentes grupos dentro de la organización.

• Se puede hacer agregando data marts, que son sistemas diseñados para una línea de negocio en particular. Se pueden tener data marts separados para ventas, inventario y compras, por ejemplo, y los usuarios finales pueden acceder a datos de uno o de todos los data marts del departamento.