DataWarehouse Normalement les données qu'utilise une application OLAP se gardent dans un DataWarehouse. Un DataWarehouse est une base de données relationnelle qui contient les données obtenues des bases de données des applications opérationnelles de l'entreprise, ou d'autres sources de données. On peut diviser le DataWarehouse en plusieurs DataMarts, qui normalement contiennent les données référents à un département de l'entreprise, Marketing ou Logistique, par exemple. Pour créer un DataWarehouse la procédure acceptée est de commencer par créer plusieurs DataMarts, et créer des liens entre eux après. Il y a plusieurs raisons pour lesquelles il faut créer un DataWarehouse et non pas lire directement des bases de données des applications opérationnelles: Performance Il est beaucoup plus rapide accéder aux données de la base de données unique du DataWarehouse au lieu de faire un demande a plusieurs bases de données différentes. Faire des demandes compliquées aux bases de données de systèmes opérationnelles peut empirer le temps de réponse de ces systèmes pour d'autres utilisateurs. Sources de données multiples Combiner les données de différentes sources de données est souvent une tache assez compliquée. Normalement il faut homogénéiser les données d'une manière ou d'autre. Par exemple, il est probable qu'on n'utilise pas les mêmes critères pour les données des bases de données de différents départements. Les données se homogénéisent pendant le processus qu'on utilise pour les charger dans le DataWarehouse. Nettoyage des données Il est très probable que les bases de données des systèmes opérationnels contiennent des données erronées, superflues, ou qui manque. On corrige ces données pendant le processus de les charger au DataWarehouse. Réglages Si on doit combiner de l'information financière de plusieurs pays, par exemple, il faudra régler toute cette information pour qu'elle soit conforme avec une seule norme comptable et ainsi les faire comparables. Un autre exemple pourrait être l'information confidentielle de ressources humaines qu'il va falloir cacher. Ces données se règlent pendant le processus de chargement du DataWarehouse. Périodicité La périodicité de toutes les données des différentes bases de données peut varier entre par semaine et par mois, par exemple. On peut convertir ces données à la même périodicité pendant le processus de chargement du DataWarehouse. Données historiques Les données historiques ne se gardent pas normalement dans les systèmes opérationnels, mais elles sont un élément essentiel de n'importe quelle analyse. Le DataWarehouse est l'endroit qui convient pour ces données. Agrégats Souvent ce n'est pas nécessaire entrer dans la ligne de plus détail pendant l'analyse. On peut garder dans le DataWarehouse uniquement les agrégats nécessaires. Le calcul des agrégats se fait pendant le processus de chargement du DataWarehouse.