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La evolución de data warehouses continúa, incorporando cada vez más capacidades de inteligencia artificial y machine learning para el análisis avanzado.

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La analítica en tiempo real y el procesamiento de streaming se convierten en aspectos centrales de muchos data warehouses.

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La tendencia del "Lakehouse" emerge, buscando combinar las ventajas de los data lakes y los data warehouses.

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Microsoft lanza Azure Synapse Analytics (anteriormente conocido como SQL Data Warehouse), una plataforma de análisis y data warehousing en la nube.

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Google BigQuery se lanza como un servicio de análisis de datos en la nube basado en SQL.

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Snowflake Computing es fundada, introduciendo un enfoque completamente nuevo para los data warehouses en la nube.

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Apache Hadoop se convierte en un proyecto de código abierto, dando lugar al procesamiento y análisis de big data a gran escala.

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Google publica el artículo sobre Google Bigtable, que sienta las bases para las soluciones de bases de datos NoSQL.

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Amazon Web Services (AWS) lanza Amazon Redshift, un servicio de data warehousing en la nube.

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Se introduce al mercado
Se implementa la fase 1 del mercado de análisis de ventas. Al mismo tiempo se perfecciona el Data Warehouse

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Primer Reunión sobre DW

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Se publican los resultados de la evaluación de requisitos. El análisis de ventas es la máxima prioridad.

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Caja de Herramientas de Data Warehouse (Ralph Kimball)

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Comenzó realmente el almacenamiento de datos cuando Paul Murphy y Barry Devlin de IBM desarrollaron el Business Data Warehouse.

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Barry Devlin y Paul Murphy acuñan el término "data warehouse" para describir una base de datos centralizada para la toma de decisiones.

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Aparece el primer data warehouse, su finalidad era la de integrar y organizar los datos que estaban dispersos en múltiples bases de datos, dentro de la compañía. Este primer almacén de datos central, lo construyó Inmon para un banco en Colorado

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IBM introduce DB2, un sistema de gestión de bases de datos relacionales ampliamente utilizado en data warehousing.

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IBM lanza System R, uno de los primeros sistemas de bases de datos relacionales que sentó las bases para el desarrollo de los data warehouses.

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Bill Inmon comienza a definir y discutir el término Data Warehouse.

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Edgar F. Codd formula los principios del modelo de datos relacional, que revoluciona la forma en que se gestionan y consultan las bases de datos.

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Charles Bachman desarrolla el modelo de datos en red, que permitía a los usuarios acceder a los datos de manera más flexible que los sistemas jerárquicos.

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Las bases de datos jerárquicas emergen como una forma temprana de organizar datos.