Um Data Warehouse (DW) variável em relação ao tempo significa que os dados armazenados refletem diferentes momentos no tempo, permitindo análises históricas e a evolução das informações ao longo dos períodos. Diferente dos sistemas transacionais, que registram apenas o estado atual dos dados, um DW mantém registros históricos, possibilitando comparações e tendências.
Essa característica é essencial para análises estratégicas, como acompanhamento de vendas, comportamento do cliente e desempenho financeiro ao longo dos anos. Para isso, os dados no DW incluem atributos temporais, como datas de transação e períodos de validade, garantindo que as informações possam ser consultadas em diferentes pontos no tempo para suporte à tomada de decisões.
Armazenamento Histórico: O DW mantém registros de diferentes períodos, permitindo a análise da evolução dos dados ao longo do tempo.
Presença de Atributos Temporais: Cada registro no DW inclui informações temporais, como datas de transação, período de validade ou timestamps, garantindo a rastreabilidade dos dados.
Imutabilidade dos Dados Passados: Os dados históricos não são alterados, permitindo comparações precisas entre diferentes momentos sem risco de perda de informações.
Análises de Tendências e Padrões: Com a manutenção de registros ao longo do tempo, é possível identificar padrões de comportamento, sazonalidade e tendências de mercado.
Tomada de Decisão Baseada no Passado: Como os dados refletem múltiplos períodos, gestores podem fazer previsões e avaliar o impacto de decisões passadas com base em informações históricas.