1、数据清洗

数据仓库需要从种类各异的多个数据源中导入大量数据，数据仓库的一个重要任务就通过数据清洗保证数据的一致性与正确性。

2、数据粒度

数据仓库中存储的数据粒度将直接影响到数据仓库中数据的存储量及查询质量，并进一步影响数据仓库能否满足最终用户的分析需求。设计数据仓库时要合理确定数据粒度。

3、索引优化

不论是数据库还是数据仓库，索引查找是优化查询响应时间的重要方法，索引建立的好坏直接影响数据访问效率。

4、物化视图选择和维护

数据仓库中以物化视图(Materialized View)的形式存储大量来自多个异质数据源中的数据，数据仓库中采用物化视图进行快速查询和分析，能有效提高查询速度和响应时间。

5、数据仓库的管理维护

为了减少数据更新量，数据仓库一般采用增量式更新策略。此外，数据仓库必须建立有效的安全策略和授权访问控制机制。最后，数据仓库必须提供稳定可靠的数据备份和恢复策略。