Es gibt einen Aspekt der Data Warehouse-Integration, der mit allen Business Intelligence-Projekten verbunden ist. Ein Data Warehouse ist ein eigenständiges System, das elektronische Daten speichert. Der Zugriff auf die Daten erfolgt ausschließlich zu Analyse- und Berichtszwecken mit speziell entwickelter Software. Es gibt keinen Mechanismus zum Erstellen, Ändern oder Löschen von Daten im Warehouse. Stattdessen bestehen die einzigen Optionen darin, Abfragen zu schreiben, neue Berichte zu erstellen und nach Trends zu suchen.
Es gibt zwei Optionen für die Data Warehouse-Integration: vollständige und reine Daten. Die vollständige Integration ist ein Systemdesignmodell, bei dem das Data Warehouse in das primäre Transaktionssystem integriert ist. Dieses Integrationsmodell findet sich häufig in den neuesten Versionen der meisten ERP-Systeme (Enterprise Resource Planning). Die Hardware und Infrastruktur, die zur Unterstützung dieser Art von System erforderlich ist, ist beträchtlich und wird häufig in großen Unternehmen mit engagiertem Personal verwendet.
Beim vollständigen Integrationsmodell greift das Data Warehouse auf Daten zu, die in der Transaktionsdatenbank gespeichert sind. Diese Art von Architektur reduziert die Anforderungen an die Speicherkapazität, da die Warehouse-Tools direkt auf die ursprüngliche Datenquelle zugreifen. Diese Art von Architektur birgt jedoch zusätzliche Risiken. Es besteht keine Möglichkeit, die Daten für Berichtszwecke zu normalisieren, wodurch die Dateneingabe eingeschränkt wird.
Im Data-Only-Data-Warehouse-Integrationsmodell wird ein spezielles Datenextraktionstool verwendet, um die erforderlichen Informationen zu identifizieren, zu normalisieren und die Daten im Data Warehouse zu speichern. Es ist wichtig zu verstehen, dass diese Art von Daten in einer anderen Datenbank gespeichert werden muss, was den Kauf zusätzlicher Speicherkapazität erfordert. Das Data Warehouse kann dann mit anderen Tools und Anwendungen integriert werden. Es wird immer beliebter, ein Data Warehouse als internetbasiertes Tool für Berichte und Metriken zu nutzen.
Die erforderlichen Fähigkeiten, um beide Methoden der Data Warehouse-Integration zu erreichen, umfassen erweitertes Datenmanagement, Informationssystemkenntnisse und Programmierung. Ein tiefes Verständnis und Hintergrundwissen zu den Systemen, die in das Data Warehouse integriert werden sollen, ist ebenso erforderlich wie ein grundlegendes Verständnis von Datenmanagementtechniken. Die meisten Menschen, die in diesem Bereich arbeiten, haben fortgeschrittene Abschlüsse in Informatik, Mathematik oder Statistik. Neben einer formalen Ausbildung ist Erfahrung in der Entwicklung von Business-Intelligence-Tools und der Implementierung dieser Art von Technologie eine Grundvoraussetzung.
Zu den Vorteilen der Data Warehouse-Integration gehören verbesserte Berichtsfunktionen, die Möglichkeit, die Daten auf neue Weise zu überprüfen, und neue Einblicke in Transaktionsdaten. Diese Informationen können verwendet werden, um die Entscheidungsfindung zu beeinflussen, neue Geschäftsstrategien zu definieren und neue Prioritäten für das Unternehmen zu schaffen. Es ist wichtig zu beachten, dass die Mitarbeiter in dieser Technologie geschult werden müssen, um jeden dieser möglichen Vorteile nutzen zu können.