มีประเด็นท้าทายหลายประการเกี่ยวกับการสร้างและใช้คลังข้อมูลเชิงพื้นที่ (spatial data warehouses) ประเด็นแรกคือการรวมข้อมูลเชิงพื้นที่จากแหล่งและระบบที่หลากหลาย (heterogeneous) ข้อมูลเชิงพื้นที่มักจัดเก็บในบริษัทอุตสาหกรรมและหน่วยงานรัฐต่างๆ โดยใช้รูปแบบข้อมูลที่หลากหลาย
รูปแบบข้อมูลไม่ได้เฉพาะเจาะจงโครงสร้าง (เช่น ข้อมูลเชิงพื้นที่แบบ raster vs vector, แบบวัตถุ vs แบบสัมพันธ์, โครงสร้างจัดเก็บและดัชนีเชิงพื้นที่ที่ต่างกัน) แต่ยังเฉพาะเจาะจงผู้ขาย (vendor-specific) เช่น ESRI, MapInfo, Intergraph มีการทำงานมากมายในการรวมและแลกเปลี่ยนข้อมูลเชิงพื้นที่ที่หลากหลาย ซึ่งเป็นทางเปิดสู่การรวมข้อมูลเชิงพื้นที่และการสร้างคลังข้อมูลเชิงพื้นที่
ประเด็นที่สองคือการทำให้การประมวลผลเชิงวิเคราะห์ออนไลน์ (OLAP) ในคลังข้อมูลเชิงพื้นที่เป็นไปอย่างรวดเร็วและยืดหยุ่น โมเดลดาว (star schema) เป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับการสร้างแบบจำลองคลังข้อมูลเชิงพื้นที่ เนรองรับโครงสร้างคลังที่กระชับและเป็นระเบียบ รวมถึงบริการ OLAP แต่ในคลังเชิงพื้นที่ ทั้งมิติ (dimensions) และขนาด (measures) สามารถมีองค์ประกอบเชิงพื้นที่ได้
มี 3 ประเภทของมิติในลูกบาศก์ข้อมูลเชิงพื้นที่ ดังนี้:
มิติไม่เชิงพื้นที่ (Non-spatial dimension) — มีเฉพาะข้อมูลไม่เชิงพื้นที่ เช่น มิติอุณหภูมิและพายุ สามารถสร้างได้เพราะแต่ละอย่างมีข้อมูลไม่เชิงพื้นที่ที่การทำให้เป็นทั่วไป (generalization) ก็ไม่เชิงพื้นที่ (เช่น "ร้อน" สำหรับอุณหภูมิ, "ชื้น" สำหรับฝน)
มิติเชิงพื้นที่-สู่-ไม่เชิงพื้นที่ (Spatial-to-Non-Spatial dimension) — มิติที่ข้อมูลระดับต้นทางเป็นเชิงพื้นที่ แต่การทำให้เป็นทั่วไปในระดับสูงขึ้นจะกลายเป็นไม่เชิงพื้นที่
มิติเชิงพื้นที่-สู่-เชิงพื้นที่ (Spatial-to-Spatial dimension) — มิติที่ข้อมูลระดับต้นทางและข้อมูลทั่วไปทุกระดับเป็นเชิงพื้นที่ ตัวอย่างเช่น มิติ "ภูมิภาคอุณหภูมิเท่าเทียม" มีข้อมูลเชิงพื้นที่ รวมถึงการทำให้เป็นทั่วไปเช่น ภูมิภาคครอบคลุม 0-5 องศาเซลเซียส, 5-10 องศา ฯลฯ
มี 2 ประเภทของขนาด (measures) ในลูกบาศก์ข้อมูลเชิงพื้นที่ ดังนี้:
ขนาดตัวเลข (Numerical Measure) — มีเฉพาะข้อมูลตัวเลข เช่น รายได้รายเดือนของภูมิภาค ทำให้ roll-up สามารถคำนวณรายได้รวมตามปี, ตามจังหวัด ฯลฯ ขนาดตัวเลขแบ่งได้เป็น distributive, algebraic, holistic
ขนาดเชิงพื้นที่ (Spatial Measure) — มีชุดตัวชี้ (pointers) ไปยังวัตถุเชิงพื้นที่ เช่น ในการทำให้เป็นทั่วไป (roll-up) ภูมิภาคที่มีช่วงอุณหภูมิและฝนเท่ากันจะถูกจัดกลุ่มในเซลล์เดียวกัน ขนาดที่เกิดขึ้นจะมีชุดตัวชี้ไปยังพื้นที่เหล่านั้น
ลูกบาศก์ข้อมูลไม่เชิงพื้นที่ (Non-spatial data cube) — มีเฉพาะมิติไม่เชิงพื้นที่และขนาดตัวเลข หากลูกบาศก์ข้อมูลเชิงพื้นที่มีมิติเชิงพื้นที่แต่ไม่มีขนาดเชิงพื้นที่ การดำเนินการ OLAP เช่น drill หรือ pivot สามารถทำได้ในลักษณะคล้ายกับลูกบาศก์ไม่เชิงพื้นที่
