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D’après Bill Inmon, un data warehouse peut être défini comme « une collection de données orientées sujet, intégrées, non volatiles, historiées, organisées pour le support d’un processus d’aide à la décision. »
Le data warehouse d’une entreprise s’articule autour des « sujets » qui ont un intérêt majeur pour l’entreprise. Le client, le produit, les réseaux de distribution sont des exemples de sujets. Cette orientation sujet va également permettre à l’entreprise de développer son système décisionnel de manière progressive, sujet après sujet. Cette approche par itérations successives sera utilisée pour la mise en œuvre du datawarehouse.
Généralement, les bases de données classiques sont dites « orientées applications ». Il existe souvent plusieurs applications de gestions dans une entreprise. On peut citer comme exemple : un CRM, une application de gestion commerciale, une application de gestion financière etc.
Dans un data warehouse, on veut des informations sur toutes les bases. De plus, dans les bases de données de production, les données sont mises à jour à chaque nouvelle transaction. On dit que l’information est « volatile ». Le data warehouse quant à lui s’intéresse à l’historique des valeurs. Dans ce système, la valeur n’est pas mise à jour en mode « annuler et remplacer » mais garde l’ensemble des valeurs que la donnée a pu prendre durant son existence. Un référentiel de temps est donc associé à la donnée afin de tracer son évolution et d’aider le processus d’aide à la décision.
En effet, un processus décisionnel consiste le plus souvent à analyser des tendances. La valeur d’un fait à un instant T n’a pas beaucoup d’intérêt en soi, mais l’analyse de son évolution est fondamentale.
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