De acordo com Inmon (1997), que é considerado o criador do conceito de data warehousing, existem basicamente quatro características que descrevem um DW:
- Orientado ao assunto: os dados são organizados de acordo com o assunto ao invés da aplicação.
- Integrado: todos os atributos e convenções de tipos são unificados e integrados, de forma que signifiquem sempre a mesma coisa.
- Variação em relação ao tempo: há espaço para o armazenamento de dados que têm cinco, dez ou mais anos, de forma que possam ser utilizados em comparações, tendências e previsões.
- Não-volatilidade: os dados não são atualizados ou modificados em nenhum momento; uma vez que entram no DW, passam a ser somente acessados, nunca alterados.
Características de um Data Warehouse
Os dados de um DW são precisos em relação ao tempo, representam resultados operacionais realizados em um determinado momento de tempo: precisamente o momento em que foram capturados. Assim, os dados do DW são um snapshot (fotografia instantânea), um conjunto estático de registros de uma ou mais tabelas. Isso implica que não podem ser atualizados. Para ficar mais claro este conceito, imagine apenas que um dado relativo às vendas de um certo produto em um determinado mês nunca mais terá seus valores modificados.
Nos DWs, a data é um elemento essencial e um componente-chave, pois faz parte de um projeto estruturado sobre janelas do tempo. Nos DWs, os espaços de tempo são significativamente maiores do que os armazenados em um sistema transacional, situando-se entre três, cinco ou dez anos, podendo até se estenderem por maiores períodos de tempo.
Outra característica de suma importância em um DW é que todos os seus dados têm um alto nível de integração. Isso significa que um mesmo atributo não pode significar coisas diferentes em dados semelhantes. As convenções de nomes, valores de variáveis, e outros atributos físicos de dados, como tipos de dados, são formalmente unificados e integrados nessa base única. Assim, ao se referir ao sexo, por exemplo, não se podem usar valores diferentes, como “f” e “m” e “feminino” e “masculino”, ou, ainda, “0” e “1”.
Em ambientes de múltiplas plataformas, a característica de integração se torna fundamental, pois é necessária a unicidade de informações. A existência de sistemas mais antigos com padrões de codificação de dados diferentes pode levar à existência de diferentes convenções entre os sistemas operacionais. Neste caso, quando forem carregados para o DW, devem ser resolvidos pelos processos de filtragem e agregação.
No DW, os dados são organizados por assunto e contém informações importantes para o suporte à decisão. O fato de estes dados estarem organizados por assunto (como vendas, produtos, clientes etc.) permite que os usuários determinem como está o desempenho da empresa em termos de lucratividade e também permite que se determinem as razões deste desempenho.
Por exemplo, uma empresa de seguros utilizando um DW poderia organizar seus dados por consumidor, prêmio e franquia, ao invés de diferentes produtos (automóvel, vida etc.). Os dados são organizados por assunto, contendo somente as informações necessárias para o processo de suporte à decisão. (TURBAN et al., 2009)
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