DWH MeDM verwaltet „Daten über Objekte von Informationssystemen“. Analog zum Datenmanagement umfasst das Metadatenmanagements alle Aufgaben, die für die adäquate Bereitstellung der Metadaten auf strategischer, taktischer und operativer Ebene wahrzunehmen sind. MeDM stellt daher die Daten bereit, die DWH DLM, IRE, Evolution und Engineering brauchen, um quer über das DWH-Umfeld die „Zusammenhänge“ zwischen den dabei erzeugten Objekten bereitstellen und handhaben zu können.

DWH DLM beinhaltet alle Bemühungen, um ein effektives Management der Daten in und um ein DWH während ihrer Nutzungsdauer zu gewährleisten. Dies umfasst die Phasen Erzeugung, Verteilung, Nutzung, Wartung und Disposition. Letzteres beinhaltet gemäß Inmon vier „Life Cycle Sectors“, die festlegen, in welcher Art die Daten jeweils aufbewahrt werden: „Interactive“, „Integrated“, „Near Line“ und „Archivel“. Ziel dieser Strategie ist die Speicherung von Informationen (Daten und Metadaten) gemäß dem „Zugriffsmodus“ darauf, d.h. entsprechend der Zugriffswahrscheinlichkeit.

DWH IRE  ist eine Engineering Methode, die den Gesamtprozess zur Erfassung der  Informationsanforderungen von DWH Nutzern durch für den Fachbereich verständlichen Methoden so zu unterstützt, dass die Anforderungen auf die aktuellen Informationsquellen abgestimmt und auf zukünftige Anforderungen evaluiert werden. Die Informationsanforderungen werden dabei sowohl nach ihrem „Vollständigkeitsgrad“ priorisiert als auch wie weit sie eventuell später in vollem Umfang benötigt werden.  DWH IRE ist nicht auf das DWH Modell beschränkt, sondern erstreckt sich vom „Report“ über das Modell bis in den Datenfluss, der das DWH mit den Datenquellen verbindet: vom primären über das sekundäre zum tertiären Requirements Engineering. „Top Down“ gesehen heißt dies „Demand  Driven IRE“, „Bottom Up“ wird es „Supply Driven IRE“ genannt.

DWH Engineering ermöglicht die strikte Trennung von Systemspezifikation („das Was“) und Implementierung („das Wie“). Dieser Vorgang wird noch dadurch verstärkt, dass eine Schwerpunkverschiebung der Initiativen auf die fachliche Seite – weg von der IT – zu verzeichnen ist. Dabei bietet sich eine „Modellgetriebene Entwicklung“ derartig komplexer Systeme an. Dabei sind drei Entwicklungsrichtungen von Bedeutung: Forward-, Reverse- und Re-Engineering. Während das Forward- und Reverse-Engineering bereits als relativ gut erforscht angesehen werden kann, besteht im Bereich des Re-Engineerings noch erhöhter Bedarf, um zu einer plattformunabhängigen Beschreibung, die auf verschiedenen Systemen ausführbar ist, zu gelangen.

DWH Evolution ist ein anderer Name für die „kontinuierliche“ Fortschreibung bestehender DWH Modelle unter „abgesicherten“ Bedingungen. Im Kontext ständig an Komplexität zunehmender Data Warehouse-Lösungen, die in einer Vielzahl von Unternehmungen zur Unterstützung strategischer, taktischer sowie verstärkt auch operativer Entscheidungen dienen, gewinnt die „Modernisierung“ bzw. „Evolution“ von DWH-Modellen aufgrund ständig auftretender, neuer Anforderungen zunehmend an Bedeutung. Die oftmals über mehrere Jahre gewachsenen und teilweise sehr großen Schemata (=Modelle) der DWH-Systeme sind zunehmend schwerer zu warten.  Eine automatisierte Evolution als „abgesicherte Fortschreibung“ von Data Warehouse-Systemen, basierend auf formalen, algebraischen Beschreibungen, wäre ein ebensolcher Fortschritt für die multidimensionalen Systeme wie es die Codd’schen Theoreme für die relationalen Systeme waren.