Una buena práctica consiste en validar las reglas antes de calcularlas con respecto a un PDV de datos. La validación de modelos permite mantener la integridad de las reglas que se puedan haber visto afectadas por hechos como los cambios en las definiciones de dimensiones o por reglas incompletas.
Se pueden generar errores cuando se cambie el nombre de los miembros a los que se hace referencia directa en las reglas o se supriman durante un cambio de dimensión. Si suprime miembros de dimensiones a las que se haga referencia en las reglas existentes, las reglas no se pueden ejecutar.
Además, las reglas deben tener una definición completa. Esto significa que las definiciones de origen y de destino de cada regla deben incluir miembros de cada una de las dimensiones.