Datawarehouseissa

Datawarehouseissa tarkoitetaan keskitettyä, useista lähteistä kerättyä ja organisoitua tietovarastoa, joka tukee liiketoiminnan päätöksentekoa. Tietoja kerätään, puhdistetaan ja yhdistetään siten, että ne ovat helposti raportoitavissa ja mahdollistavat pitkien historiallisten ajanjaksojen tarkastelun. Datan siirto lähdejärjestelmistä tapahtuu usein ETL- tai ELT-prosessien kautta: tiedot siirtyvät staging-alueelle ja edelleen varastokerrokseen sekä mahdollisesti data-marteihin.

Datamallinnuksessa käytetään tyypillisesti tähtimallia (star schema) tai lumihiutalemallia (snowflake), jotka tukevat nopeaa raportointia ja analyyttistä käsittelyä. Datawarehouse on suunniteltu time-variantiksi ja non-volatileiksi, mikä tarkoittaa, että historiaa säilytetään ja muokkaaminen tapahtuu lisäämällä dataa, ei muuttamalla vanhoja rivejä.

Hallinta ja laadunvarmistus perustuvat metadataan, tietovirtojen jäljitettävyyteen (data lineage) sekä data governance -käytäntöihin, kuten master-datan hallintaan sekä datan laadunvalvontaan. Hyvin dokumentoidut prosessit auttavat varmistamaan luotettavan ja ymmärrettävän tiedon käytön päätöksenteossa.

Pilvi- ja hybridimallit ovat yleistyneet: pilvipohjaiset data warehouse -palvelut kuten Snowflake, Amazon Redshift ja Google BigQuery tarjoavat skaalautuvuutta ja kustannustehokkuutta sekä helpon integraation data-lakeihin ja lakehouse-arkkitehtuureihin. Datan hyödyntäminen painottuu raportoinnin, business intelligence:n ja kehittyneen analytiikan kautta, ja datawarehouseissa keskitetään sekä historiallisen että operatiivisen tiedon näkökulmat. Haasteita ovat datan laatu, integraatio, suorituskyky sekä kustannusten hallinta.