มีเกณฑ์ต่างๆ สำหรับการเลือกแหล่งข้อมูล ดังนี้:
Data accessibility (ความเข้าถึงข้อมูลได้) — หากมี two possible feeds สำหรับข้อมูล หนึ่งจัดเก็บใน binary files ที่ดูแลโดยชุดโปรแกรมที่เขียนก่อนสมาชิกทีมโครงการที่อายุน้อยที่สุดเกิด และอีกอันมาจากระบบที่อ่าน binary documents และ support more processing แล้ว decision ชัดเจน
Data accuracy (ความแม่นยำของข้อมูล) — เมื่อข้อมูลถูกส่งจากระบบไประบบ หลาย modifications ถูกทำ บางครั้ง data elements จากระบบอื่นถูกเพิ่ม และบางครั้ง existing elements ถูกประมวลผลสร้าง new elements และ elements อื่นๆ ถูก drop
แต่ละระบบทำหน้าที่ของมันได้ดี อย่างไรก็ตาม อาจกลายเป็นยากหรือเป็นไปไม่ได้ที่จะ recognize original data ในบาง cases ข้อมูลไม่ได้ represent อะไรที่ business ต้องการสำหรับ analysis อีกต่อไป หากคุณ provide ข้อมูลจาก downstream systems นี้ users อาจ question accuracy
Project scheduling (การจัดตารางโครงการ) — ในหลายองค์กร data warehouse project เริ่มต้นเป็นส่วนหนึ่งของการ rewrite existing OLTP system 当 new system development project เริ่ม unfold business users ที่มั่นใจใน value ของ data warehouse เริ่ม insist ให้ data warehouse implemented sooner rather than later
เพื่อ provide historical data คุณต้อง include data จาก existing system ใน data warehouse ของคุณ หาก rewrite ของ old system ถูก hold up data warehouse สามารถ continue utilizing current system ได้ เมื่อ new system released for production data feeds สามารถ switched ไปยังมันได้ ในหลาย cases สามารถ deliver data warehouse ก่อนที่ new operating system จะ completed ได้
Dimensional information บางส่วนมักมาพร้อมกับ transaction หรือ fact data แต่โดยปกติ minimal และมักแค่ในรูปแบบ codes Additional attributes ที่ users ต้องการและจำเป็นถูก fed จาก several systems หรือ joint master files
ในหลาย instances อาจมี multiple master files โดยเฉพาะสำหรับ customer dimension มี separate files บ่อยครั้งที่ใช้ข้าม organization Sales, Marketing, และ Finance อาจมี customer master files ของตัวเอง
มี two difficult issues: ข้อแรก customers ที่รวมใน files เหล่านี้อาจ differ และ attributes เกี่ยวกับแต่ละ customer อาจ differ ข้อสอง common information อาจไม่ match หากมี unlimited time และ money สามารถ pull rich data จาก all sources และ combine เข้า individual comprehensive view ของ customers
ใน most cases ไม่มี enough time หรือ money ที่จะทำทั้งหมดในคราวเดียว ใน cases นี้ แนะนำว่า users prioritize information และคุณ start ด้วยสิ่งที่คุณสามารถ และ expand ในอนาคต
