Datamodellen zijn onontbeerlijk voor analytische doeleinden. Voor het opslaan van historiegegevens wordt een data warehouse (DWH) gebruikt. Dit geeft inzichten in trends over de tijd van eerdere gebeurtenissen en kan worden gebruikt om voorspellingen voor de toekomst te doen.
Uit een reverse engineering komt 9 van de 10 keer een nieuw datamodel. Voor de backend wordt veelal datavault gebruikt vanwege de schaalbaarheid, flexibiliteit en controleer- en traceerbaarheid.
Voor het front-end is een kimball model (dimensioneel of stermodel) de beste oplossing. Een kimball model is eenvoudig te begrijpen en te gebruiken, en het maakt het mogelijk om efficiënte en nauwkeurige rapportages te maken.
In eerste instantie wordt het backend datamodel gebouwd, waarbij zoveel mogelijk data worden meegenomen. In het front-end model wordt een selectie gemaakt van relevante data in een stermodel waarop de rapportages gebaseerd worden.
