1. Datamarts
1.1. Metadata
1.2. Summary Data
1.3. Raw Rata
2. Herramienta de Extracción de Datos
2.1. Extracción
2.2. Transformación
2.3. Carga o vaciado de datos
3. Esta diseñado para el análisis de información (consultas)
3.1. Por lo que hay que tomar muy encuenta que:
3.1.1. No es conveniente que el Data Warehouse conviva en el mismo ambiente que nuestros sistemas de transacciones como:
3.1.1.1. EPR
3.1.1.2. POS
4. Diseños
4.1. Estrella
4.1.1. Ventajas
4.1.1.1. Join reconstrido
4.1.1.2. redudancia
4.1.1.3. rendimiento
4.1.2. Desventajas
4.1.2.1. modelos con una perspectiva particular
4.1.2.2. no facilitan la exploracion de datos "Manual"
4.1.2.3. Dificulta la modificación de datos
4.1.2.4. Es facil caer en la desintegración
4.2. Snowflake
5. Aplicaciones
5.1. Aplicaciones estandar
5.1.1. Necesidad del negocio
5.1.2. Nuevos informes necesitan desarrollo
5.1.3. Informacion operacional
5.1.4. Información a nivel de detalle
5.1.5. Usuarios expertos
5.2. Inteligencia de Negocios
5.2.1. Oportunidad de negocio
5.2.2. Facibilidad y flexibilidad de diseño
5.2.3. Informacion estrategica e historica
5.2.4. Datos integrado y estandarizados
5.2.5. Usuarios no expertos
6. Definición:
6.1. El Data Warehouse son tecnologías, procesos y herramientas que nos ayudan a convertir datos en información, información en conocimiento y conocimiento en ayuda a la toma de decisiones según the data warehousing institute.
6.1.1. La capacidad de interpretar las relaciones mutuas de los hechos presentados de tal manera que permita orientar nuestras acciones hacia una meta deada según Hans Peter Luhn, IBM 1958