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• Présentées en fonction de différents axes d'étude ou dimensions (par exemple : le temps, les types ou segments de clientèle, les différentes gammes de produits, les différents secteurs régionaux ou commerciaux, etc. ). L’dépôt de données est conçu en vue de contenir les données en adéquation avec les besoins actuels et avenirs de l'organisation, et répondre de manière centralisée à chaque utilisateurs. Ainsi, il n’existe pas de norme puriste qui s'applique dans le domaine de stockage, ni de modélisation unique : le dépôt de données pourra détenir certaines données détaillées, solutions des sources de production, nécessaires à une nécessité de suivi opérationnel récurrent, tout comme des tables de faits, prêtes à l'emploi.
• Non volatiles : stables, en lecture seule, non modifiables. Afin de garder la traçabilité des données et des décisions prises, les données stockées dans le dépôt de données ne doivent pas disparaître. Une parfois requête lancée plusieurs fois, et cet à des mois d'intervalle, sur une parfois population doit restituer les mêmes résultats. Ainsi, dès lors qu'une simple donnée a été qualifiée pour se révéler introduite dans le dépôt de données, elle ne pourra ni être altérée, ni modifiée, ni supprimée (ou en n’importe quel cas en deçà d'un certain délai de purge). Elle devient, de fait, partie palpitante de l'historique de l'entreprise. Cette caractéristique diffère de la logique des dispositifs de fabrication qui en général ramènent d'actualité les données par annule et remplace à chaque nouvelle transaction.
• Intégrées en provenance de sources hétérogènes ou d'origines certaines (y deviné des documents externes de cotation ou de scoring). Dans un monde idéal, les systèmes d'informations sources (systèmes de production) seront homogènes et l'entreprise bénéficie de la connaissance idéale des différentes codifications dont elle a besoin en vue de profiter de son capital informationnel. Dans la réalité, les données, conclusions de différentes applications de production, existent sous des types différentes. Il s'agit dans ce cas des intégrer pour les homogénéiser et de leur donner un sens unique, compréhensible par tous les utilisateurs. La transversalité recherchée sera d'autant plus efficiente que le concept de donnée sera réellement intégré. Cette intégration nécessite une forte normalisation, une bonne gestion des référentiels et de la cohérence, une parfaite maîtrise de la sémantique et des règles de gestion s'appliquant aux données manipulées. Elle concerne des données au seins ainsi que des données externes qui posent des problèmes car leur codification et leur échelon de détail différent de ceux des données internes. Ce n’est qu'au prix d'une intégration réussie que l'on pourra offrir une vision homogène et cohérente de la société par ses indicateurs. Ceci présume que le système de donnée de l'entreprise soit déjà parfaitement structuré, bien maîtrisé, et bénéficie d'un niveau d'intégration suffisant. Si tel n’était pas le cas, la qualité des données peut empêcher la bonne mise en oeuvre du dépôt de données.
• Archivées et ainsi datées : avec une conservation du du passé et de son évolution pour permettre les analyses comparatives (par exemple, d'une année sur l'autre, etc. ). La non-volatilité permet l'historisation. D’un point de vue fonctionnel, cette propriété permet de contrôler dans le temps l'évolution des différentes valeurs des indicateurs à analyser. De fait, dans un dépôt de données un référentiel de temps est nécessaire. C’est le pôle temps ou période.

Décisionnel (busines intelligence, datawarehouse, etl, etc. )