implementar um pipeline de ETL estruturado, aplicando técnicas de limpeza, agregação e conformidade dos dados antes do carregamento no Data Warehouse, para assegurar a integridade referencial, a consistência semântica e a performance das consultas analíticas.

priorizar um modelo ELT (Extract, Load, Transform) em vez de ETL, pois carregar os dados diretamente no Data Warehouse antes da transformação proporciona maior flexibilidade para ajustes futuros e evita a perda de informações relevantes.

modelar a estrutura do Data Warehouse exclusivamente com tabelas de fato, pois elas armazenam os eventos principais e eliminam a necessidade de tabelas dimensionais, otimizando o armazenamento e a posterior análise.

projetar a modelagem dimensional garantindo que a funcionalidade de drill up permita explorar os dados em níveis de detalhamento cada vez mais específicos e que a funcionalidade de drill down agregue informações para gerar análises mais resumidas e sintéticas.

evitar processos de carga periódica no Data Warehouse e utilizar prioritariamente ETL em tempo real, garantindo que todas as análises sejam feitas com base em snapshots de dados mais recentes e relevantes.