Die dimensionale Modellierung in der Workbench erfolgt sowohl auf der logischen als auch auf der physischen Ebene. Die Konzepte der dimensionalen Modellierung gelten sowohl für logische als auch für physische Datenmodelle. Bei der dimensionalen Modellierung werden Ihre Datenmodelle, die mit den Datenbankmanagern zahlreicher Anbieter funktionieren, mit einer weiteren Schicht versehen.
Ein Dimensionsschema trennt die Kennzahlen, die das Unternehmen quantifizieren von den beschreibenden Elementen (auch als Dimensionen bezeichnet), die das Unternehmen beschreiben und kategorisieren. Das Dimensionsschema ist ein physisches oder ein logisches Schema. Ein physisches Dimensionsschema wird in der Regel in Form eines Stern- oder Snowflake-Schemata dargestellt, wobei es sich bei den Objekten im Stern- oder Snowflake-Schema um Datenbanktabellen handelt. Das Dimensionsschema kann sogar die Form einer einzelnen Tabelle oder Sicht annehmen. Alle Faktobjekte und Dimensionen befinden sich dann einfach in verschiedenen Spalten dieser Tabelle oder Sicht. Bei einem logischen Dimensionsschema werden Faktobjekt, Kennzahlen und Dimensionen als Entitäten und Attribute dargestellt, die von einem Datenbankanbieter unabhängig sind und deshalb für beliebige Datenbankanbieter in ein physisches Dimensionsschema transformiert werden können.