Badan Pusat Statistik merupakan lembaga pemerintah non-kementerian yang bertanggung jawab untuk menyediakan data dan informasi statistik yang berkualitas. Salah satu upayanya yaitu dengan melakukan penyimpanan dan pengelolaan data secara terpusat melalui pengembangan data warehouse. Pengembangan data warehouse menjadi salah satu pilar pembangunan bidang TIK dalam rangka Reformasi Birokrasi Badan Pusat Statistik Tahun 2011-2015. Akan tetapi, sampai saat ini proses pengembangan data warehouse masih mengalami keterlambatan dari target pengembangan yang telah direncanakan. Untuk mengatasi permasalahan ini, diperlukan suatu langkah peningkatan proses pengembangan mengingat pada tahun 2015 proses pengembangan data warehouse direncanakan untuk dilanjutkan. Tahapan awal untuk melakukan peningkatan proses pengembangan dengan mengetahui tingkat kemapanan proses pengembangan data warehouse sebelumnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi tingkat kemapanan proses pengembangan data warehouse pada Badan Pusat Statistik. Tingkat kemapanan proses pengembangan data warehouse ini selanjutnya dapat digunakan sebagai acuan dalam melakukan perbaikan/peningkatan proses pengembangan data warehouse. Penelitian ini menggunakan metodologi studi kasus. Penelitian ini mengacu pada maturity model DWCMM dan pedoman perbaikan proses menggunakan model IDEAL. Ruang lingkup penelitian ini dibatasi pada evaluasi tingkat kemapanan dan perumusan rekomendasi perbaikan proses pengembangan data warehouse. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh bahwa variabel pengukuran arsitektur, pemodelan data, proses ETL, dan proses pengembangan data warehouse mencapai kemapanan tingkat 2, sedangkan variabel aplikasi BI dan proses layanan data warehouse masih kemapanan tingkat 1. Dengan demikian, tingkat kemapanan proses pengembangan data warehouse BPS disimpulkan mencapai tingkat 2 (Repeatable Level). Untuk meningkatkan proses pengembangan data warehouse, BPS disarankan melakukan rekomendasi perbaikan proses yang diusulkan penelitian ini. Penerapan perbaikan proses tersebut diharapkan dapat menyelesaikan lebih dari 80% kelemahan pada variabel pengukuran proses ETL, aplikasi BI, proses pengembangan data warehouse, dan proses layanan data warehouse; 67% kelemahan pada variabel pemodelan data; dan 58% untuk variabel arsitektur data warehouse. Penerapan rekomendasi juga diharapkan dapat mencapai tujuan pengembangan data warehouse dan memberikan manfaat sesuai dengan harapan BPS.