Das Star-Schema ist eines der zentralen Muster im dimensionalen Datenmodell und besteht aus zwei Objekttypen: Faktentabellen und Dimensionstabellen. Dimensionen liefern den beschreibenden Kontext zu den Messwerten in der Faktentabelle – etwa Zeitraum, Produkt, Kunde oder Region. Je nach Anforderung kommen unterschiedliche Dimensionstypen zum Einsatz: Slowly Changing Dimensions (SCD) etwa bilden historische Veränderungen von Attributen ab, wobei SCD Typ 1 Werte überschreibt, Typ 2 neue Zeilen anlegt und Typ 3 den alten Wert in einer separaten Spalte bewahrt. Junk Dimensions bündeln niedrig-kardinalitäre Flags und Indikatoren, die sonst die Faktentabelle aufblähen würden, in einer einzigen Tabelle. Degenerate Dimensions sind Dimensionsattribute ohne eigene Dimensionstabelle – sie verbleiben direkt in der Faktentabelle, typischerweise als Transaktionsnummern oder Bestellnummern. Conformed Dimensions werden tabellenübergreifend in mehreren Faktentabellen wiederverwendet und sichern semantische Konsistenz im gesamten Data Warehouse. Role-Playing Dimensions erlauben es, dieselbe physische Dimensionstabelle mehrfach mit unterschiedlichen semantischen Rollen (z. B. Bestelldatum vs. Lieferdatum) einzubinden. Das Verständnis dieser Typen ist entscheidend für die Wahl der richtigen Modellierungsstrategie bei der Entwicklung analytischer Pipelines.