Un data warehouse (DW) es un repositorio de datos que provienen de distintas fuentes. Es un sistema para el análisis de datos usado para el apoyo a la toma de decisiones. En el ámbito de análisis de datos es usual encontrar relaciones entre los datos de naturaleza difusa. Por ejemplo, en un contexto académico la respuesta a la consulta "qué alumnos obtuvieron buena nota final" no puede ser obtenida desde un DW tradicional pues no maneja información cualitativa. Debido a las limitaciones de los DW tradicionales es que se pueden extender usando lógica difusa a un DW Difusos (DWD). Por otro lado, en el ciclo de desarrollo de DW se han considerado diversas metodologías y modelos que tienen como desventaja que no integran los distintos niveles de abstracción ni el proceso de diseño de DW. Sin embargo, el enfoque MDA es una alternativa de integración que otorga un marco de desarrollo integrado basado en la arquitectura de modelos y transformaciones entre distintos niveles de abstracción, que la hace adecuada para este tema. En este artículo se presenta un enfoque MDA para el diseño de un DWD que considera medidas difusas, relaciones difusas y niveles difusos, para lo cual se proponen un metamodelo CWM OLAP Difuso, reglas QVT y un ejemplo. También se presenta la secuencia metodológica para la aplicación de las reglas QVT. Finalmente, se proporciona un caso de estudio de análisis en el ámbito educacional.