Définir des objectifs clairs et dont l’atteinte soit mesurable en prenant en compte la maturité de l’entreprise dans le domaine des systèmes d’information.
Garantir la qualité et l’homogénéité des données dans le datawarehouse.
Choisir des informations utiles à la prise de décision. Il ne faut pas charger un datawarehouse avec des informations inutiles, au risque de surcharger ce dernier et d’affecter la qualité de la prise de décision. Les informations supplémentaires qui ne se trouvent pas dans le datawarehouse peuvent être consultées dans les bases de données de production.
Gérer la « scalability » ou le passage à l’échelle. Le data warehouse est un entrepôt de données gigantesque. Il faut pouvoir gérer au mieux l’augmentation des informations dans le data warehouse ainsi que le nombre d’utilisateur et les droit d’accès.
Voici à présent quelques pièges à éviter :
S’engager sur des déclarations naïves en termes d’attentes : le datawarehouse ne crée pas l‘information. Il la transforme. La qualité de l’aide à la décision dépend de la qualité des données présentent dans le datawarehouse.
Choisir un chef de projet mono compétence : le chef de projet en charge de la construction de l’entrepôt de données dans votre entreprise doit disposer de la connaissance métier de votre secteur d’activité. Si vous êtes dans le secteur bancaire, le chef de projet doit connaitre le fonctionnement d’une banque avec précision.