data warehouse est prévu pour conserver les données avec un niveau de détails
variable. On parle de granularité. Cette granularité doit être homogène dans une
structure de données, mais plusieurs structures de granularité différentes peuvent
être associées sur des dimensions partagées.
Au fur et à  mesure du vieillissement des données, on peut les résumer et les stocker
avec moins de détails dans une autre structure. On peut par exemple stocker les
2 dernières années de données avec une granularité fine (données par jour) et
les migrer sur une autre structure de données au delà  de cette période.
La deuxième structure peut, par exemple, utiliser une périodicité hebdomadaire
afin de réduire la place occupée. Ces données peuvent à  leur tour être stockées
là  pour 3 ou 5 ans, puis être déplacées de nouveau vers une structure de données
hébergeant des totaux mensuels. En prévoyant ces étapes à  l’avance, on peut concevoir
des outils d’analyse pour exploiter la granularité des données selon leur ancienneté.
En outre, si des données historiques sont importées, elle peuvent directement
être transformées dans le bon format.