Princíp hviezdicovej štruktúry spočíva v tom, že všetky číselné údaje z jednej oblasti sa uložia do takzvanej tabuľky faktov (fact table). Pre analýzu predaja to môžu byť hodnoty ako fakturovaná suma, suma bez DPH, zľava, marža, množstvo za každý jeden predaj (položku vo faktúre), prípadne sa dáta agregujú (sčítavajú) na zvolenú úroveň (granularitu). Každý riadok faktovej tabuľku (jednotlivý predaj) má sériu atribútov, napríklad kedy sa to predalo, ktorému zákazníkovi, ktorý predajca (obchod), na ktorom mieste a mnoho ďalších. Tieto atribúty sa rozdelia do dimenzií (časovej, produktovej, geografickej a pod.). Údaje k jednej dimenzií sa uložia do jednej tabuľky – dimenzionálnej tabuľky (dimension table). Každá dimenzionálna sa spojí s tabuľkou faktov pomocou jedinečného kľúča. Takto vznikne databázová štruktúra s faktovou tabuľkou v strede na ktorú sú ako lúče hviezdy napojené dimenzionálne tabuľky. Podobné „hviezdice“ sa vytvoria aj pre ďalšie oblasti (napr. financie, sklady, výroba, nákup, ľudské zdroje a ďalšie) a i tieto sa navzájom prepoja. Dátový sklad sa aktualizuje pomocou automatizovaného procesu, ktorý pravidelne automaticky dopĺňa do dátového skladu nové údaje. Nazýva sa ETL (Extract, Transform, Load).

Vytvorenie dátového skladu je veľmi náročná úloha pretože si vyžaduje dôsledne analyzovať dátové zdroje a potreby užívateľov (ktorí často nemajú predstavu, čo od toho môžu očakávať), a potom tie údaje vložiť do inej databázy v úplne inej štruktúre. Je potrebné navzájom prepojiť údaje z rôznych oblastí, ktoré sa dovtedy nikdy nespájali (napr. výroba a ľudské zdroje, výroba a predaj a pod.) a často neexistujú prepojovacie mostíky. Ďalším veľkým problémom je čistota a konzistentosť dát. Až pri tvorbe dátového skladu sa totiž zistí, že zákazník má v jednom zázname adresu Priemyselná 4 a v inom zase Priemyselná 4 Bratislava. Keďže sa jedná často o tisíce údajov a chyby môžu byť rôznych typov, čistenie údajov je veľmi náročné. Doba realizácie dátového skladu je zvyčajne pol roka až niekoľko rokov a obsahuje značné riziko - viac ako polovica projektov dátových skladov zlyhala.

Koordinované datamarty
Slovom data mart sa označuje čiastkový dátový sklad. Kým data warehouse pokrýva celú organizáciu, data mart pokrýva len jej určitú časť (finančné riadenie, obchod, marketing, výroba... ) a často sa nazýva departmental data mart. Obsahuje jednu alebo niekoľko faktových tabuliek s príslušnými dimenziami. Postupné budovanie datamartov a ich následné prepojenie do dátového skladu môže byť alternatívou budovania komplexného dátového skladu naraz.

Zhrnutie
MIS – manažérsky informačný systém (management information system) sa v angličtine dnes zvyčajne nazýva business intelligence (BI).
- poskytuje manažérom informácie potrebné pre ich rozhodovanie
- informácie - štruktúrované/neštruktúrované
- predchodcovia BI: EIS – executive information system, DSS – decision support system, MIS – management information system
- lídri trhu: Cognos (IBM) a Business Objects (SAP).
- ďalší významní dodávatelia: SAS, Oracle, Hyperion Solutions, Microsoft, MicroStrategy, Information Builders, QlikTech, Actuate
- MIS – výkazníctvo (repoting and analysis)