Magazyny danych są bardzo dużymi bazami danych, w których gromadzi 
się dane pochodzące z wielu heterogenicznych źródeł, np. innych 
scentralizowanych lub rozproszonych baz relacyjnych, relacyjno-obiektowych, 
obiektowych oraz ze źródeł innych niż bazy danych, takich, jak arkusze 
kalkulacyjne, pliki XML, zasoby WWW. Potrzeba gromadzenia takich danych 
jest szczególnie widoczna w sektorze handlowym. Analiza informacji o rynku, 
popycie i sprzedaży danych towarów, trendach i anomaliach jest jednym z etapów 
podejmowania strategicznych decyzji w przedsiębiorstwie. Analizę przeprowadza 
się zwykle za pomocą aplikacji OLAP wykorzystujących bardzo złożone zapytania 
i operujących na ogromnych ilościach danych, rzędu setek, czy tysięcy gigabajtów. 
Kluczowym problemem w magazynach danych jest więc efektywność przetwarzania 
informacji. W ostatnim czasie wiele uwagi poświęcono opracowaniu modeli danych 
(wielowymiarowy model danych), metod fizycznej implementacji modelu wielowymiarowego 
(relacyjny i wielowymiarowy OLAP), nowych algorytmów optymalizacji zapytań 
(indeksy bitmapowe).

Artykuł ten jest poświęcony omówieniu procesu konstruowania magazynu danych, 
zagadnień związanych z pielęgnacją i odświeżaniem magazynu oraz kwestiom 
architektury magazynu danych. W artykule przedstawiono nowy model przetwarzania 
(OLAP), wielowymiarowy model danych, metody jego implementacji oraz opisano 
podstawy zagadnienia optymalizacji zapytań w środowisku magazynu danych.

Słowa kluczowe: magazyn danych, OLAP, OLTP, analiza danych, wielowymiarowy model danych, 
kostka danych, indeks bitmapowy