Un Datawarehouse (tradotto “magazzino di dati”) è una collezione di dati a supporto dei processi decisionali manageriali ed ha le seguenti caratteristiche:
- orientamento al soggetto: i dati sono raggruppati per interessi (DW finalizzati a chi li usa) piuttosto che per processi operativi (DW che soddisfano requisiti elaborativi);
- integrazione DB: il DW deve contenere i dati di tutti i settori dell’impresa;
- non volatilità: l’utente consulta il dato senza modificarlo (le modifiche ed integrazioni dei dati sono effettuate di notte);
- invariabilità nel tempo: è importante ai fini dell’evoluzione dei trend del mercato, capire per un’azienda quali decisioni prendere per essere sempre in linea con le esigenze del momento. E’ importante dunque l’evoluzione storica dei dati, che del DW si segue per 2-3 anni.
Essendo il Datawarehouse un sistema che gestisce la totalità dei dati di un’azienda,il suo costo è molto alto.
Esso è figlio del sistema OLAP (On Line Analytical Processing), ossia di un sistema che consente di interrogare i dati secondo un approccio interattivo e rapido, utilizzato da analisti, manager e dirigenti.
Il principio alla base degli Olap è quello per cui i dati sono modellati mediante un cubo multidimensionale, per avere una visione pragmatica delle relazioni tra gli stessi, potendo creare qualsiasi tipo di relazione dovuta alla completa disponibilità di dati.
Dunque, sarà possibile interrogare il sistema con operazioni di
DRILL DOWN/ROLL-UP
SLICE/DICE
PIVOT
I sistemi OLTP, invece, sono basati su un principio di automatizzazione dei processi operativi di una organizzazione: sono infatti eliminate fasi intermedie di trasformazione dei dati, e le operazioni hanno una bassa difficoltà, consentendo infine un veloce aggiornamento dei dati.
Le informazioni aziendali immesse negli OLTP, al contrario delgi OLAP, non sono di grandi quantità.
Gli OLTP, inoltre, costituiscono una fonte di dati per i DataWarehouse, che costituiscono dei “sistemi di appoggio” per immettere dati per elaborazioni successive.

