In the public sector, health institutions make decisions focused on satisfying patients’ demands. Therefore, it is crucial to incorporate improvements in information systems associated with these decision-making processes. In this research project, a data warehouse model supported by ETL processes was designed to contribute information in the decision-making process to the board of directors of the health zonal coordination 3, which will decide based on historical data. The data were subjected to an ETL cleaning process (extraction, transformation, and loading) from two data sources PRAS and RDACAA, with the help of data analytics tools to ensure reliability like Talend Data Preparation, Spoon, Power BI. The research design was the intervention; it is experimental research with an explanatory level. In making the DW, the HEFESTO methodology was applied, which fit the needs of our study. A Data Warehouse was generated in which there is information of critical health care provided by the Ministry of Public Health of health facilities of the First Level of Care of Consultations and Outpatient Care. The data mentioned would make possible the crossing of variables for statistical analysis and the generation of reports while allows an analysis of information.En el sector público las instituciones de salud tienen el trabajo de tomar decisiones enfocadas a satisfacer la demanda de servicios de los pacientes que acuden a los centros de salud y es por ello muy importante incorporar mejoras en los sistemas de información que están ligados a estos procesos de decisión. En el presente proyecto de investigación se diseñó un modelo de un Almacén de datos apoyado de procesos ETL para aportar con información en el proceso de toma de decisiones al directorio de la coordinación zonal de salud 3, el cual, decidirá en base a datos históricos. Los datos fueron sometidos a un proceso de limpieza ETL (extracción, transformación y carga) de datos provenientes de dos fuentes de dados PRAS Y RDACAA, con la ayuda de herramientas de analítica de datos Talend Data Preparation, Spoon, Power BI para poder garantizar su confiabilidad. Se aplicó un diseño con intervención por lo tanto es una investigación experimental es de nivel explicativo, en el proceso de confección del DW se aplicó la metodología HEFESTO, la cual se ajusta a las necesidades de nuestra investigación. Se generó un Almacén de Datos en el cual reposa información de atención integral de salud atención que brinda el Ministerio de Salud Pública de establecimientos de salud del Primer Nivel de Atención de Consultas y Atenciones Ambulatorias misma información que hará posible el cruce de variables para análisis estadístico y la generación de reportes y permitir un análisis de informaciónUNACH, Ecuador