Dimensional model มีข้อได้เปรียบสำคัญหลายอย่างสำหรับคลังข้อมูลที่ entity-relationship model ขาด ขั้นแรก dimensional model เป็นสถาปัตยกรรมมาตรฐานที่แน่นอน (certain, standard architecture) นักเขียนเอกสาร, เครื่องมือคิวรี, และ user interfaces สามารถพัฒนาข้อสมมติที่แข็งแกร่งเกี่ยวกับ dimensional model เพื่อทำให้ user interfaces เข้าใจง่ายขึ้น และทำให้การประมวลผลมีประสิทธิภาพมากขึ้น
ตัวอย่าง เนื่องจากข้อจำกัดบางอย่างที่ตั้งค่าผู้ใช้ปลายทางมาจาก dimension tables เครื่องมือผู้ใช้ปลายทางสามารถให้ "browsing" ความสูง (high-performance) ข้ามแอตทริบิวต์ภายในมิติผ่านความต้องการของ bit-vector indexes
Metadata อาจต้องการ cardinality ที่รู้จักของค่าในมิติเพื่อสร้างโมเดลพฤติกรรมเทอร์มินัลผู้ใช้ โครงสร้างที่คาดเดาได้ให้ประโยชน์มหาศาลในการประมวลผล แทนที่จะใช้ cost-based optimizer เครื่องยนต์ฐานข้อมูลสามารถพัฒนาข้อสมมติที่ทรงพลังเกี่ยวกับการจำกัด dimension tables ก่อน และ "โจมตี" (attacking) fact table ทั้งหมดในคราวเดียวด้วย Cartesian product ของ dimension table keys ที่สอดคล้องกับข้อจำกัดของลูกค้า
จุดแข็งข้อสองของ dimensional model คือ โครงสร้างที่คาดเดาได้ของ star join schema ทนต่อการเปลี่ยนแปลงที่ไม่คาดคิดในพฤติกรรมลูกค้า ทุกมิติเท่าเทียมกัน ทุกมิติสามารถคิดได้เป็น entry points ที่สมมาตรเข้าไปใน fact table
การออกแบบตรรกะสามารถทำได้เกือบอิสระจากรูปแบบคิวรีปกติ User interfaces เป็น symmetrical, query strategies เป็น symmetrical, และ SQL ที่สร้างขึ้นต่อ dimensional model เป็น symmetrical
จุดแข็งข้อสามของ dimensional model คือ ขยายตัวได้อย่างง่ายดายเพื่อรองรับองค์ประกอบข้อมูลใหม่ที่ไม่คาดคิดและการตัดสินใจออกแบบใหม่ ขั้นแรก ตารางที่มีอยู่ทั้งหมดสามารถเปลี่ยนแปลงได้ที่เดิม โดยเพียงเพิ่มแถวข้อมูลใหม่ในตาราง หรือโดยการสั่ง SQL ALTER TABLE ข้อมูลไม่ต้องโหลดใหม่ Graceful extensibility ยังหมายความว่าไม่มี query tool หรือ documenting tool ที่ต้อง reprogram เพื่อรองรับการเปลี่ยนแปลง
จุดแข็งข้อสี่ของ dimensional model คือ มีหลายแนวทางมาตรฐานสำหรับจัดการสถานการณ์การสร้างแบบจำลองทั่วไปในโลกธุรกิจ แต่ละสถานการณ์มีชุดทางเลือกที่เข้าใจดีซึ่งสามารถเขียนโปรแกรมได้อย่างชัดเจนใน document writers, query tools, และ user interfaces หลายอย่าง
จุดแข็งสุดท้ายของ dimensional model คือ ปริมาณบริการการบริหารและกระบวนการซอฟต์แวร์ที่เพิ่มขึ้นซึ่งจัดการและต้องการ aggregates Aggregates คือบันทึกสรุปที่ซ้ำซ้อนทางตรรกะกับ base data ที่อยู่ในคลังข้อมูลแล้ว แต่ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพคิวรีอย่างมาก วิธีการ aggregate ที่ครอบคลุมจำเป็นในทุกช่องทางและการดำเนินการคลังข้อมูลขนาดใหญ่
