Появу у 1992 році концепції сховищ даних пов’язують з виникненням потреб в оперативному багатоаспектному бізнес-аналізі і появою технології OLAP. Розвиток цієї технології потребував нового підходу до збереження даних, який відрізнявся від традиційного підходу баз даних, що використовується в системах оперативної обробки даних - OLTP-системах.
Транзакційні системи, або системи операційної обробки даних, - OLTP (On-Line Transactional Processing) призначені для оперативної обробки даних, що характеризують поточний стан об’єктів предметної області. При цьому використовуються довгі і короткі транзакції. Довга транзакція - це сукупність операцій бізнес-процесу, що потребують звернення до компонентів інформаційної системи, причому кожна з операцій не має цінності без виконання всієї сукупності. Коротка транзакція - це окреме звернення до одного з компонентів ІС або звернення клієнта до сервера. За допомогою довгих транзакцій OLTP-система має можливість керувати складними ланцюжками операцій бізнес-процеса як єдиним цілим.
Задачами, що розв’язуються в OLTP-системах, звичайно є традиційні планові, облікові та інші, що передбачають оброблення первинної оперативної інформації з переважним використанням методів прямого розрахунку. Дані у базах даних OLTP-систем зберігаються протягом періоду їх обробки (місяць, рік), а потім вивантажуються в архів або знищуються..
На відміну від цього, аналітичні системи, до яких належать і OLAP-системи, потребували збереження, накопичення оперативних даних і подання їх у вигляді, придатному для аналізу.
Сховище даних (Data Warehouse) являє собою предметно-орієнтоване, прив’язане до часу і незмінне зібрання даних для підтримки процесу прийняття керуючих рішень. Дані у сховище надходять з оперативних систем, призначених для автоматизації бізнес-процесів, а також із зовнішніх джерел, наприклад, із статистичних звітів. Головним призначенням сховища є надання інформації для аналізу в одному місці і в інтуїтивно зрозумілій структурі.
Необхідність розробки сховищ даних обумовлена факторами:
- виникнення технології оперативного аналітичного оброблення даних OLAP і на її основі систем підтримки прийняття рішень;
- системи підтримки прийняття рішень на базі OLAP погано сполучаються з транзакційними системами оперативної обробки даних (OLTP-системами). Одночасне вирішення оперативних і аналітичних запитів на одній базі даних часто призводить до нестачі ресурсів;
- формування аналітичних звітів на основі традиційних баз даних потребує дуже значних витрат часу, що пояснюється необхідністю оброблення первинних оперативних даних за відсутності їх попередньої обробки (узагальнення та агрегації). Кількість часу зростає одночасно з ростом об’єму оперативних даних у базі даних. Це призводить до затримок при реалізації аналітичних запитів;
- досить часто на підприємстві чи в організації функціонує декілька OLTP-систем, кожна з яких має свою окрему базу даних, у яких використовуються різні структури даних, способи кодування, одиниці вимірювання. Побудова зведеного аналітичного запиту на основі декількох баз даних є складною проблемою, яка спочатку потребує вирішення проблеми узгодженості даних з різних баз даних;
- для розв’язання задач оперативного аналізу часто буває недостатньо лише оперативних даних, що містяться у базі даних, а необхідня також архівні дані та інформація зовнішніх джерел (маркетингова, соціологічна інформація і т. ін.).
