• Présentées selon différents axes d'analyse ou dimensions (par ex : le temps, les types ou segments de clientèle, les différentes gammes de produits, les différents domaines régionaux ou commerciaux, etc. ). L'dépôt de données est conçu en vue de détenir les données en adéquation avec les besoins contemporains et futurs de l'organisation, et répondre de manière centralisée à chaque utilisateurs. Ainsi, il n'existe pas de norme puriste qui s'applique en question de stockage, ni de modélisation exceptionnelle : le dépôt de données peut contenir certaines données détaillées, issues des sources de production, nécessaires à un besoin de pilotage opérationnel récurrent, de la même façon que des tables de faits, prêtes à l'emploi.
• Non volatiles : stables, en lecture seule, non modifiables. Afin de conserver la traçabilité des informations et des décisions prises, les informations stockées dans l'entrepôt de données ne peuvent être pas disparaître. Une même demande lancée plusieurs fois, et cet à des mois d'intervalle, sur une même population doit restituer les mêmes résultats. Ainsi, dès lors qu'une donnée a été qualifiée en vue de se révéler introduite dans l'entrepôt de données, elle ne peut ni se révéler altérée, ni modifiée, ni supprimée (ou en tout cas en deçà d'un certain délai de purge). Elle devient, de fait, partie empoignante de l'historique de l'entreprise. Cette caractéristique diffère de la logique des dispositifs de fabrication qui parfaitement souvent livrent d'actualité les données par annule et remplace à tous les nouvelle transaction.
• Intégrées en provenance de sources hétérogènes ou d'origines diverses (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 le prestataire utilise la conscience idéale des différentes codifications dont elle a besoin en vue de tirer parti de ses richesses informationnel. Dans la réalité, les données, issues de différentes applications de production, existent sous des types différentes. Il s'intervient alors des intégrer afin des homogénéiser et de leur accorder un perçois unique, compréhensible par chaque utilisateurs. La transversalité recherchée sera d'autant plus efficiente que le principe d'information sera réellement intégré. Cette intégration nécessite une forte normalisation, une bonne gestion des référentiels et de la cohérence, une excellente maîtrise de la sémantique et des normes d'administration s'appliquant aux données manipulées. Elle s'adresse à des données au seins ainsi que des données extérieurs qui posent des problèmes car leur codification et leur palier de détail différent de ceux des données internes. Ce n'est qu'au montant d'une intégration réussie que l'on peut offrir une vision homogène et cohérente de la société via ses indicateurs. Ceci présume que l'idée de base d'information du groupe soit déjà bien structuré, maîtrisé, et bénéficie d'un palier d'intégration suffisant. Si tel n'était pas le cas, la qualité des données pourra empêcher la bonne placée en oeuvre du dépôt de données.
• Archivées et donc datées : avec une maintien du du passé et de son évolution pour permettre les diagnostics 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 suivre dans le temps l'évolution des différentes valeurs des indicateurs à analyser. De fait, au sein d'un dépôt de données un référentiel de temps est nécessaire. C'est le pivot temps ou période.

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