Innen datavarehus-modellering er det to velkjente konkurrerende alternativer for modellering av laget hvor dataene lagres. Enten modellerer man ifølge Ralph Kimball sin metode med konforme dimensjoner og en virksomhetsdatabuss, eller så modellerer man ifølge Bill Inmon sin metode med en normalisert database. Begge teknikkene har utfordringer med tanke på å håndtere endringer i systemene som mater datavarehuset. For konforme dimensjoner må man også vaske dataene (for å gjøre dem konforme), og dette er uønsket i mange tilfeller siden det er uunngåelig at informasjon mistes. Datahvelv er laget for å unngå eller minimere innvirkningen av disse utfordringene ved å flytte dem til områder i datavarehuset som er utenfor de historiske lagringsområdene (vasking gjøres via datatorg) og ved å separere strukturelementene (forretningsnøkler og assosiasjoner mellom forretningsnøklene) fra de beskrivende attributtene.