डेटा वेयरहाउस डिज़ाइन पैटर्न क्या हैंबॉटम-अप डिज़ाइन
बॉटम-अप एप्रोच में, विशिष्ट व्यावसायिक प्रक्रियाओं के लिए रिपोर्टिंग और विश्लेषणात्मक क्षमता प्रदान करने के लिए डेटा मार्केट पहले बनाए जाते हैं। इन डेटा मौसा को एक व्यापक डेटा वेयरहाउस बनाने के लिए एकीकृत किया जा सकता है। डेटा वेयरहाउस बस आर्किटेक्चर मुख्य रूप से "बस" का कार्यान्वयन है, जो अनुरूप आयामों और अनुरूप तथ्यों का एक संग्रह है, जो दो या दो से अधिक डेटा मार्ट में तथ्यों के बीच (एक विशिष्ट तरीके से) साझा किए गए आयाम हैं। [25]

टॉप-डाउन डिज़ाइन
टॉप-डाउन दृष्टिकोण सामान्यीकृत एंटरप्राइज़ डेटा मॉडल का उपयोग करके डिज़ाइन किया गया है। "परमाणु" डेटा, अर्थात्, विवरण के सबसे बड़े स्तर पर डेटा, डेटा वेयरहाउस में संग्रहीत किया जाता है। विशिष्ट व्यावसायिक प्रक्रियाओं या विशिष्ट विभागों के लिए आवश्यक डेटा युक्त डायमेंशनल डेटा मार्ट डेटा वेयरहाउस से बनाए जाते हैं। [26]

हाइब्रिड डिजाइन
डेटा वेयरहाउस (DW) अक्सर हब और स्पोक्स आर्किटेक्चर के समान होते हैं। वेयरहाउस को खिलाने वाली लीगेसी प्रणालियों में अक्सर ग्राहक संबंध प्रबंधन और उद्यम संसाधन योजना शामिल होती है, जिससे बड़ी मात्रा में डेटा उत्पन्न होता है। इन विभिन्न डेटा मॉडलों को समेकित करने के लिए, और एक्सट्रैक्ट ट्रांसफ़ॉर्म लोड प्रक्रिया को सुविधाजनक बनाने के लिए, डेटा वेयरहाउस अक्सर एक ऑपरेशनल डेटा स्टोर का उपयोग करते हैं, जिससे जानकारी को वास्तविक DW में पार्स किया जाता है। डेटा अतिरेक को कम करने के लिए, बड़ी प्रणालियाँ अक्सर डेटा को सामान्यीकृत तरीके से संग्रहीत करती हैं। विशिष्ट रिपोर्ट के लिए डेटा मार्ट तब डेटा वेयरहाउस के शीर्ष पर बनाए जा सकते हैं।

डेटा अतिरेक को समाप्त करने के लिए एक हाइब्रिड DW डेटाबेस को तीसरे सामान्य रूप में रखा जाता है। एक सामान्य संबंधपरक डेटाबेस, हालांकि, व्यावसायिक खुफिया रिपोर्टों के लिए कुशल नहीं है, जहां आयामी मॉडलिंग प्रचलित है। छोटे डेटा मार्ट समेकित गोदाम से डेटा के लिए खरीदारी कर सकते हैं और फ़िल्टर्ड, विशिष्ट डेटा का उपयोग तथ्य तालिकाओं और आवश्यक आयामों के लिए कर सकते हैं। डीडब्ल्यू जानकारी का एक ही स्रोत प्रदान करता है जिससे डेटा मार्ट पढ़ सकते हैं, व्यापार जानकारी की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करते हैं। हाइब्रिड आर्किटेक्चर एक DW को एक मास्टर डेटा मैनेजमेंट रिपॉजिटरी से बदलने की अनुमति देता है जहां परिचालन (स्थिर नहीं) जानकारी रह सकती है।

डेटा वॉल्ट मॉडलिंग घटक हब और स्पोक्स आर्किटेक्चर का पालन करते हैं। यह मॉडलिंग शैली एक हाइब्रिड डिज़ाइन है, जिसमें तीसरे सामान्य रूप और स्टार स्कीमा दोनों से सर्वोत्तम अभ्यास शामिल हैं। डेटा वॉल्ट मॉडल एक सच्चा तीसरा सामान्य रूप नहीं है, और इसके कुछ नियमों को तोड़ता है, लेकिन यह एक टॉप-डाउन आर्किटेक्चर है जिसमें बॉटम अप डिज़ाइन है। डेटा वॉल्ट मॉडल सख्ती से डेटा वेयरहाउस बनने के लिए तैयार है। इसे एंड-यूज़र एक्सेस करने योग्य नहीं बनाया गया है, जिसे बनाने के बाद भी व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए डेटा मार्ट या स्टार स्कीमा-आधारित रिलीज़ क्षेत्र के उपयोग की आवश्यकता होती है।
डेटा वॉल्ट मॉडल में, सभी डेटा एक एकल संग्रहीत जगह में संग्रहीत होते हैं जो शामिल होती है जो संचालन ट्रांजैक्शनल डेटा को सभी स्तरों पर एकीकृत करती है। इसमें हमेशा ध्यान देना चाहिए कि इसमें डेटा वेयरहाउस और डेटा मार्ट शामिल नहीं हैं।

डेटा वॉल्ट मॉडल को एक ब्रोकर डेटा एक्सचेंज के समान देखा जा सकता है। इसमें मैनेज्ड सर्वर डेटा मॉडल दुनिया भर के सभी डेटा स्थानों से डेटा को संग्रहित करता है। यह डेटा वॉल्ट मॉडल और डेटा वेयरहाउस के बीच सतहों को मध्यस्थ करता है।

इन सभी डिज़ाइन पैटर्नों में, बॉटम-अप डिज़ाइन, टॉप-डाउन डिज़ाइन, हाइब्रिड डिजाइन और डेटा वॉल्ट मॉडलिंग, डेटा वेयरहाउस एक मुख्य संचार हब के रूप में काम करता है, जो विभिन्न स्रोतों से डेटा को संग्रहीत करता है और यह डेटा को सभी उपयोगकर्ताओं तक पहुँचाने के लिए उपलब्ध कराता है।