A implementação de um projeto de DW depende de ações políticas e técnicas. No campo político, é necessário que exista o suporte da alta direção da empresa e o comprometimento dos gerentes e analistas de negócios. No campo técnico existem diferentes abordagens de implementação que devem ser analisadas para que a escolha possa ajudar que os benefícios do projeto possam ser mais rapidamente visíveis e acelerar o processo de obtenção de apoio interno.
Um DW deve estar em consonância com as necessidades de negócio da empresa. Assim, a área de negócio deve ser a patrocinadora da iniciativa. Muitos projetos iniciados pela área de sistemas ou de TI fracassaram por não terem o apoio político necessário da direção da empresa ou por não terem definido um caso de negócio concreto.
Para implantar um projeto de DW, uma das primeiras atividades é a extração dos dados, que têm origem em diversas fontes com diferentes formatos. Após a extração, os dados são transformados e carregados no DW. Este processo é denominado ETL (Extract, Transformation, Load). Os dados podem ser inseridos no DW e depois transferidos para os DMs, ou os DMs podem ser criados antes do DW, com dados específicos de cada departamento da empresa, e depois transferidos para o DW. O DW é um repositório de dados multidimensional e dá suporte às ferramentas OLAP que extraem informações dos dados, permitindo que a análise dos negócios da empresa seja realizada. Essa análise apoia os tomadores de decisão, fornecendo aos gestores respostas rápidas para as questões mais importantes para os negócios.
A figura ilustra as etapas de elaboração de um DW.
De acordo com a UEM (2011),
A primeira fase do processo de data warehousing consiste em “isolar” a sua informação operacional atual, preservando a segurança e integridade de aplicações de OLTP críticas ao mesmo tempo em que permite o acesso à mais ampla possível base de dados. O banco de dados ou data warehouse resultante pode consumir centenas de gigabytes - ou mesmo terabytes - de espaço em disco. O que é necessário então são técnicas eficientes para armazenar e acessar grandes quantidades de informação. Além disso, grandes organizações analisaram que somente sistemas de processamento paralelo podem oferecer largura de banda suficiente para estas aplicações.
O DW reúne dados que são extraídos de diferentes bancos de dados, e estes dados são transformados e enviados para o DW de forma seletiva. Sempre que uma atualização nos dados do DW é requerida, é necessário que ocorra novamente o processo de transformação e movimentação de dados, portanto, é importante que isso seja feito de forma automatizada, controlada e bem gerenciada.
Um outro conceito importante ligado ao DW são os metadados. Os metadados se referem à informação que descreve o modelo e a definição dos elementos das fontes de dados, sendo os meios que permitem que o usuário final possa compreender o que representam os dados no DW.
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