व्यक्तिगत तथ्य तालिका को डिजाइन करने के लिए निम्नलिखित तरीके हैं जो इस प्रकार हैं -
डेटा मार्ट चुनना - यह डेटा मार्ट को सरलतम तरीके से चुन सकता है जो सूचना के विरासत स्रोत को चुनने के समान है। विशिष्ट डेटा मार्ट में खरीद आदेश, शिपमेंट, खुदरा बिक्री, भुगतान या उपयोगकर्ता कनेक्शन शामिल हैं। ये एकल-स्रोत डेटा मार्ट का एक उदाहरण हो सकते हैं।
कुछ मामलों में, यह एक डेटा मार्ट को परिभाषित कर सकता है जिसमें बहु-विरासत स्रोत होने चाहिए। एक बहु-स्रोत डेटा मार्ट का उदाहरण उपयोगकर्ता की लाभप्रदता है, जहां राजस्व को परिभाषित करने वाले लीगेसी स्रोतों को लागत का प्रतिनिधित्व करने वाले लीगेसी स्रोतों के साथ जोड़ा जाना चाहिए।
यह शक्तिशाली रूप से है कि डेटा वेयरहाउस डिज़ाइनर लंबे समय तक निकालने वाले सिस्टम विकास कार्यों की संख्या को कम करने के लिए पहले केवल एकल-स्रोत डेटा मार्ट्स का प्रदर्शन करके जोखिम को सीमित करता है। यह इन स्वतंत्र डेटा मार्ट को केवल अनुरूप आयामों के समूह के संदर्भ में लागू करने के लिए भी निर्धारित कर सकता है, इसलिए डेटा मार्ट डेटा वेयरहाउस बस में प्लग कर सकते हैं।
तथ्य तालिका अनाज घोषित करना - सुझाए गए डायमेंशनल डिज़ाइन में तथ्य तालिका डेटा क्या है, इसका स्पष्ट रूप से प्रतिनिधित्व करना आवश्यक है। डिज़ाइन आगे नहीं बढ़ सकता है, और स्पष्ट विवरण के बिना, डेटा आर्किटेक्ट मूल्यवान समय का दुरुपयोग करेंगे और बहस करेंगे कि आयाम क्या है और तथ्य क्या है।
फैक्ट टेबल ग्रेन को जितना उपलब्ध हो उतना कम या दानेदार होना पसंद किया जाता है। निम्न-स्तरीय अनाज का चयन करने के कई लाभ हैं, जिसमें एकल लेन-देन, या एकल दिन स्नैपशॉट, या एकल दस्तावेज़ लाइन आइटम शामिल हैं।
ग्रैन्युलैरिटी की विधि जितनी कम होगी, डिजाइन उतना ही शक्तिशाली होगा। यह विचार हो सकता है कि अनपेक्षित नए प्रश्नों के उत्तर देने में ग्रैन्युलैरिटी की एक कम विधि कहीं बेहतर है और ग्रैन्युलैरिटी की बड़ी विधि की तुलना में अधिक नए डेटा तत्वों की स्थापना के जवाब में बेहतर है।
आयाम चुनना -चूंकि तथ्य तालिका का दाना मजबूती से बनाया गया है, आयामों का चुनाव मध्यम रूप से सीधा है। अनाज अक्सर आयामों का प्राथमिक या टोकन सेट तय करेगा। उदाहरण के लिए, किसी ऑर्डर पर लाइन एलिमेंट के आयामों के टोकन सेट में ऑर्डर की तारीख, उपयोगकर्ता, उत्पाद और केवल ऑर्डर नंबर सहित एक उपयुक्त डीजनरेट आयाम होना चाहिए।
एक आयामी मॉडल में तथ्य तालिका एक विशिष्ट ग्रैन्युलैरिटी पर एक साथ माप का एक समूह है। सामान्य माप संख्यात्मक होते हैं, लेकिन उनका संख्यात्मक होना आवश्यक नहीं है।
तथ्य चुनना - तथ्य तालिका का अनाज एकल तथ्यों को चुनने में सक्षम बनाता है, और यह स्पष्ट करता है कि इन तथ्यों का दायरा क्या होना चाहिए।