A elaboração do esquema de uma datawarehouse busca a simplificação do gerenciamento dos dados e a otimização do desempenho do sistema, em detrimento da simplificação da interface com o usuário.

A modelagem dimensional sempre usa conceitos de fatos e dimensões como base para a formulação de modelos para suporte à decisão. Fatos, de forma geral, representam medições, e dimensões descrevem conceitos, sendo que as dimensões são valores numéricos.

O desempenho de consultas em datawarehouses, comparado ao esquema usado em SGBDs OLTP, é mais baixo, embora a formulação de consultas seja mais simples.

A normalização dimensional cria um esquema em floco de neve. Uma das razões para não se realizar essa ação é que um banco de dados na terceira forma normal ocupa mais espaço que um banco de dados denormalizado.

Na modelagem de uma datawarehouse, um modelo de projeto viável é a escolha do processo de negócio a ser modelado; declare a granularidade do modelo; identifique as dimensões; e identifique os fatos.