- Các sửa chữa (Corrections): Khi người dùng cuối cùng phát hiện ra sai sót của thực tế trong kho thông tin công việc, họ thường sử dụng dữ liệu riêng của họ và mong muốn các sửa chữa này có kết quả trở lại vào dữ liệu nguồn để đảm bảo một cái nhìn nhất quán của công việc. Các sửa chữa là cần thiết trong các hệ thống vận hành, kho dữ liệu công việc, và các kho dữ liệu thông tin công việc.
- Các điều chỉnh (Adjustments): Tương tự như hiệu lực để sửa chữa, các điều chỉnh phản ánh một sự thay đổi trong phân loại của dữ liệu trong công việc do hoàn cảnh thay đổi. Các dữ liệu được làm chính xác ban đầu, nhưng sau đó người dùng cần phải sử dụng hoặc phân tích nó một cách khác nhau. Điều này dẫn đến sự cần thiết phải thay đổi dữ liệu trong kho dữ liệu công việc và có thể đôi khi cũng ảnh hưởng đến các hệ thống hoạt động.
- Tái sử dụng dữ liệu (Data reuse): Dữ liệu nguồn ban đầu có thể trở thành dữ liệu vào cho quá trình vận hành. Ví dụ, trong phân tích các mẫu khách mua hàng, người dùng cuối cùng (như các quản lý bán hàng) có thể yêu cầu tổng hợp các phân lớp khách hàng cơ bản. Các loại này mới được tạo ra như là một phần của quá trình nguồn, và được lưu trữ trong các kho thông tin cồn việc. Các loại dữ liệu như được sử dụng làm cơ sở cho một hệ thống
Tìm hiểu về Data Warehouse
nhiệm vụ mới cho lực lượng bán hàng. Đây là quá trình vận hành yêu cầu dữ liệu từ các kho thông tin công việc.
- Dữ liệu dự đoán (Predictive data): Dữ liệu được sử dụng để dự báo xu hướng và thiết lập các trạng thái vận hành trong tương lai bắt đầu từ một kho thông tin công việc và sử dụng để thiết lập dữ liệu trong các hệ thống vận hành. Ví dụ, một phân tích về giá vật liệu thô trong lớp dữ liệu nguồn cho phép tính toán ra giá bán mới, nó có thể là đầu vào cho các hệ thống vận hành.