डेटा स्रोतों के चयन के लिए विभिन्न मानदंड हैं जो निम्नलिखित हैं:
डेटा पहुंच - यदि डेटा के लिए दो संभावित फीड मौजूद हैं, एक सबसे युवा प्रोजेक्ट टीम सदस्य के पैदा होने से पहले लिखे गए प्रोग्राम्स के एक सेट द्वारा रखी गई बाइनरी फाइलों में संग्रहीत है और दूसरा एक सिस्टम से है जो बाइनरी दस्तावेजों को पढ़ता है और अधिक प्रोसेसिंग का समर्थन करता है, तो निर्णय स्पष्ट है।
डेटा सटीकता - जैसे-जैसे डेटा सिस्टम से सिस्टम में जाता है, कई संशोधन किए जाते हैं। कभी-कभी अन्य सिस्टम से डेटा तत्व जोड़े जाते हैं, और कभी-कभी मौजूदा तत्वों को नए तत्व बनाने के लिए संसाधित किया जाता है और अन्य तत्वों को हटा दिया जाता है।
प्रत्येक सिस्टम अपना कार्य अच्छी तरह से करता है। हालांकि, मूल डेटा को पहचानना मुश्किल या असंभव हो सकता है। कुछ मामलों में, डेटा अब वह नहीं दर्शाता जो व्यवसाय विश्लेषण के लिए चाहता है। यदि आप इन डाउनस्ट्रीम सिस्टम से डेटा प्रदान करते हैं, तो उपयोगकर्ता सटीकता पर सवाल उठा सकते हैं।
प्रोजेक्ट शेड्यूलिंग - कई संगठनों में, डेटा वेयरहाउस प्रोजेक्ट मौजूदा OLTP सिस्टम के रीराइट के हिस्से के रूप में शुरू होता है। जैसे-जैसे नया सिस्टम डेवलपमेंट प्रोजेक्ट सामने आता है, ऐसा होता है कि डेटा वेयरहाउस के मूल्य के बारे में सुरक्षित रूप से आश्वस्त व्यावसायिक उपयोगकर्ता जोर देने लगते हैं कि डेटा वेयरहाउस को बाद के बजाय जल्द ही लागू किया जाए।
ऐतिहासिक डेटा प्रदान करने के लिए, आपको अपने डेटा वेयरहाउस में मौजूदा सिस्टम से डेटा शामिल करना होगा। यदि पुराने सिस्टम का रीराइट रुका हुआ है, तो डेटा वेयरहाउस वर्तमान सिस्टम का उपयोग जारी रख सकता है। एक बार नया सिस्टम उत्पादन के लिए जारी होने के बाद, डेटा फीड्स को इसमें बदला जा सकता है। कई मामलों में, नया ऑपरेटिंग सिस्टम पूरा होने से पहले डेटा वेयरहाउस डिलीवर करना संभव है।
कुछ आयामी जानकारी आमतौर पर लेनदेन या तथ्य डेटा के साथ आती है, लेकिन यह आमतौर पर न्यूनतम होती है और अक्सर केवल कोड के रूप में होती है। अतिरिक्त विशेषताएं जो उपयोगकर्ता चाहते हैं और जिनकी आवश्यकता होती है, वे कई सिस्टम या संयुक्त मास्टर फाइलों से आती हैं।
कई उदाहरणों में, कई मास्टर फाइलें हो सकती हैं, विशेष रूप से ग्राहक आयाम के लिए। एक संगठन में उपयोग की जाने वाली अलग-अलग फाइलें अक्सर होती हैं। बिक्री, मार्केटिंग, और वित्त के अपने ग्राहक मास्टर फाइलें हो सकती हैं।
दो कठिन मुद्दे हैं: पहला, इन फाइलों में शामिल ग्राहक भिन्न हो सकते हैं, और प्रत्येक ग्राहक के बारे में विशेषताएं भिन्न हो सकती हैं। दूसरा, सामान्य जानकारी मेल नहीं खा सकती। यदि असीमित समय और पैसा है तो यह सभी स्रोतों से समृद्ध डेटा खींच सकता है और फिर इसे ग्राहकों के एक व्यक्तिगत व्यापक दृश्य में जोड़ सकता है।
अधिकांश मामलों में, एक बार में वह सब करने के लिए पर्याप्त समय या पैसा नहीं होता है। इन मामलों में, यह अनुशंसा की जाती है कि उपयोगकर्ता जानकारी को प्राथमिकता दें, और आप जो कर सकते हैं उससे शुरू करें और भविष्य में विस्तार करें।
