एक डेटा वेयरहाउस एक डेटाबेस को परिभाषित करता है जिसे संगठन के ऑपरेशनल डेटाबेस से स्वतंत्र रूप से बनाए रखा जाता है। डेटा वेयरहाउस सिस्टम कई एप्लिकेशन सिस्टम के एकीकरण को सक्षम करते हैं। वे समेकित, ऐतिहासिक रिकॉर्ड के ठोस प्लेटफॉर्म का समर्थन करके डेटा प्रोसेसिंग का समर्थन करते हैं।
एक डेटा वेयरहाउस को रिमोट बेस रिलेशन पर परिभाषित मैटेरियलाइज़्ड व्यू के एक सेट के रूप में देखा जा सकता है। जब कोई क्वेरी औपचारिक होती है, तो यह मैटेरियलाइज़्ड व्यू का उपयोग करके स्थानीय रूप से गणना की जाती है, बिना प्रारंभिक डेटा स्रोतों तक पहुंचे।
डेटा वेयरहाउस एक सक्रिय इकाई है जो समय के साथ लगातार विकसित होती है। जैसे-जैसे समय बीतता है, नई क्वेरी का उत्तर देने की आवश्यकता होती है। विभिन्न क्वेरी का उत्तर विशेष रूप से मैटेरियलाइज़्ड व्यू का उपयोग करके दिया जा सकता है। हालांकि, आम तौर पर नए व्यू को डेटा वेयरहाउस में जोड़ने की आवश्यकता होती है।
बेसिक ऑनलाइन ट्रांजैक्शन प्रोसेसिंग (OLTP) इन्फ्रास्ट्रक्चर कुछ संगठनों में स्थापित होने के बाद, कम से कम SAP/R3 जैसे मानकीकृत एंटरप्राइज रिसोर्स प्लानिंग टूल के माध्यम से, रुचि का लक्ष्य अब न्यूनतम तीन दिशाओं में विस्तारित हो रहा है:
संगठन के आंतरिक और बाहरी मल्टीमीडिया डेटा स्रोतों की एक विस्तृत श्रृंखला।
विविध रुचि और क्षमता प्रोफाइल और स्थितिजन्य पैरामीटर वाले ग्राहकों की एक विस्तृत श्रृंखला।
ट्रांजैक्शन प्रोसेसिंग द्वारा उत्पन्न विशाल अनुभवात्मक डेटा का ज्ञान में रूपांतरण जो संगठनात्मक सूचना और कार्रवाई के लिए लागू होता है।
डेटा फ्लो लॉजिस्टिक्स आर्किटेक्चर की एक विस्तृत श्रृंखला प्रस्तावित की जा रही है जिसमें सप्लाई चेन मैनेजमेंट और बिजनेस-टू-बिजनेस ई-कॉमर्स जैसे लेबल शामिल हैं। ऐसी आर्किटेक्चर में, डेटाबेस को डेटा के अल्पकालिक और मध्यम-अवधि के इंटरमीडिएट स्टोर के रूप में माना जा सकता है जबकि डेटा वेयरहाउस दीर्घकालिक मेमोरी, ज्ञान निर्माण, और प्रबंधन के लिए काम करते हैं।
एक डेटा वेयरहाउस सिस्टम में डेटाबेस (स्रोत डेटाबेस, डेटा वेयरहाउस में मैटेरियलाइज़्ड व्यू), डेटा ट्रांसपोर्ट एजेंट जो एक डेटाबेस से दूसरे में रिकॉर्ड शिप करते हैं, और एक रिपॉजिटरी जो सिस्टम और इसके विस्तार के बारे में मेटाडेटा को सहेजता है, शामिल हैं।
इस आर्किटेक्चर में विषम डेटा स्रोतों को पहले एक समान तरीके से एक्सट्रैक्शन मैकेनिज्म के माध्यम से लागू किया जाता है जिन्हें रैपर के रूप में जाना जाता है, फिर मीडिएटर डेटा इंटीग्रेशन और संघर्ष समाधान की सेवाओं पर लेते हैं। रैपर और मीडिएटर के बीच का अलगाव एक विचारित डिजाइन निर्णय है, जो मिडलवेयर सिस्टम जैसे CORBA में सर्विस रैपर और रिक्वेस्ट ब्रोकर्स के बीच अलगाव को दर्शाता है।
परिणामी मानकीकृत और एकीकृत रिकॉर्ड डेटा वेयरहाउस में मैटेरियलाइज़्ड व्यू के रूप में सहेजे जाते हैं। ये बेस व्यू आमतौर पर थोड़े एग्रीगेटेड होते हैं। इन्हें कई विश्लेषक उपयोगकर्ताओं के लिए अनुकूलित किया जा सकता है, विशिष्ट रुचि के क्षेत्रों के बारे में अधिक एग्रीगेटेड जानकारी के साथ डेटा मार्ट को सेकेंड-लेवल कैश के रूप में बनाया जाता है जिन्हें तब डेटा विश्लेषण टूल द्वारा एक्सेस किया जाता है जो क्वेरी सुविधाओं से लेकर स्प्रेडशीट टूल तक पूर्ण विकसित डेटा माइनिंग सिस्टम तक होते हैं।
