Data Warehousing เป็นแนวทางที่รวบรวมและจัดการข้อมูลจากหลายแหล่ง เพื่อให้ธุรกิจได้ Business Insight ที่มีความหมาย Data Warehouse ออกแบบมาเฉพาะเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจของผู้จัดการ
อย่างง่าย Data Warehouse นิยามฐานข้อมูลที่ดูแลแยกต่างหากจาก Operational Databases ขององค์กร ระบบ Data Warehouse ช่วยการรวมระบบแอปพลิเคชันหลายระบบ ให้การประมวลผลข้อมูลโดยเสนอแพลตฟอร์มมั่นคงของข้อมูลรวมและเชิงประวัติศาสตร์สำหรับการวิเคราะห์
Data Warehouses ทำให้ข้อมูลเป็นทั่วไปและรวมศูนย์กลางในพื้นที่หลายมิติ การพัฒนา Data Warehouses รวมถึง Data Cleaning Data Integration Data Transformation และมองได้เป็นขั้นตอน Preprocessing สำคัญสำหรับ Data Mining
OLAP เป็นแนวทางที่ล้อมรอบ Data Warehousing ในโมเดลนี้ ข้อมูลจัดเก็บในรูปแบบที่ช่วยการสร้าง Data Mining/เอกสารได้อย่างมีประสิทธิภาพ OLAP Design ควรรองรับการทำเอกสารบน Recordsets ขนาดใหญ่ด้วยการเสื่อมสภาพด้านปฏิบัติการน้อย
คำเต็มที่นิยามการนำโครงสร้างข้อมูลในโครงสร้าง OLTP และใช้ข้อมูลเดียวกันในสถาปัตยกรรม OLAP คือ "Dimensional Modeling" เป็นบล็อกสร้างพื้นฐานของ Data Warehousing
การทดสอบ Data Warehouse ตรวจสอบคุณภาพข้อมูล เช่น Data Completeness (ความสมบูรณ์ของข้อมูล) เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลที่คาดหวังทั้งหมดโหลดแล้ว และ Data Transformation (การแปลงข้อมูล) เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลทั้งหมดเปลี่ยนแปลงถูกต้องตาม Business Rules หรือ Design Specifications
การทดสอบ Operational Environment ของ Data Warehouse เป็นชุดการทดสอบสำคัญอีกชุดที่ต้องดำเนินการ มีประเด็นต่อไปนี้ที่ต้องทดสอบ:
Security (ความปลอดภัย): ยากต่อการทดสอบเว้นแต่จะมีเอกสาร แต่ไม่ได้รับอนุญาตให้เปิดเผยข้อมูลทั้งหมด หากมีเอกสาร Security ของ Data Warehouse แยกต่างหาก การทดสอบควรเป็นเรื่องง่ายของการแยกรายการ Operations ที่ запрещено และออกแบบ Test สำหรับแต่ละอย่าง ชุดทดสอบนี้ควรทำซ้ำหลายครั้งระหว่าง System Testing เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลที่เพิ่มใหม่ไม่ทำลาย Constraint ของ Security
ระหว่าง System Testing การตั้งค่าดิสก์ (Disk Configuration) ควรทดสอบอย่างละเอียดเพื่อระบุ I/O Bottlenecks ที่เป็นไปได้
ควบคุม Daily Operations ของ Data Warehouse ต้องการ Scheduling Software และต้องทดสอบอย่างละเอียดระหว่าง System Testing Scheduler จะต้องควบคุม Overprocessing และการจัดการ Aggregations
ความท้าทายในการทดสอบ Data Warehouse
- Data Selection จาก Multiple Source Systems
- Volume และ Complexity ของข้อมูล
- Inconsistent และ Redundant Information ใน Data Warehouse
- Non-availability ของ Comprehensive Test (การทดสอบที่ครอบคลุม)
