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数据仓库设计Kimball VS Inmon

(2010-10-21 17:11:30)
标签:

数据集市

总线结构

企业数据仓库

方法

集中控制

杂谈

分类: DataWareHouse

"设计"的基本思路:自顶向下,自底向上,混合方法和联邦方法。

Ralph Kimball和Inmon都是"数据仓库"的首创者,但在数据仓库的设计和机构上却很不相同。Inmon支持"独立数据集市机构",而Kimball支持"数据仓库总线结构"。Inmon的架构被称为企业信息工厂,而Kimball的被称为MD。

一、自顶向下的"独立数据集市机构"

Bill Inmon主张不同的OLTP数据集中到面向主题、集成的、不易失的和时间变化的结构中,用于以后的分析;且数据可以通过下钻到最细层,或者上卷到汇总层;数据集市应该是数据仓库的子集;每个数据集市是针对独立部门特殊设计的。

数据的流向是:业务系统--->登台区(部分整合和清洗)--->ODS(视业务需求)--->DW(3NF设计)--->DM--->OLAP

二、自底向上的"数据仓库总线结构"

Ralph Kimball说"数据仓库仅仅是构成它的数据集市的联合"。他认为"可以通过一系列维数相同的数据集市递增地构建数据仓库",通过使用"一致的"维,能够共同看到不同数据集市中的信息,这表示它们拥有公共定义的元素。Kimbal的方法将提供集成的数据来回答组织迫切的业务问题并且要快于Inmon的方法。Inmon的方法是只有在构建几个单主题区域之后,集中式的数据仓库才创建数据集市,而Kimbal认为该方法缺乏灵活性,并且在现在的商业环境中所花时间太长。

实际上,方法的选择取决于项目的主要商业驱动。如果该组织正忍受糟糕的数据管理和不一致的数据,那么Inmon的方法就更好一些;如果该组织迫切需要给用户提供信息,那么Kimbal的方法将满足该需求。数据仓库将使数据集市与遗留系统和OLTP系统隔离,并且支持更快地创建将来的数据集市。

遗憾的是,个别部门经常滥用Kimball的方法,并将之作为脱离集中控制而构建他们自己数据集市的借口。当试图跨集市访问数据以获取联合视图时,这将造成严重问题,而集中式信息体系结构将避免这一点。

三、推荐的数据仓库架构

企业数据仓库的建设是以现有企业业务系统和业务数据的积累为基础。数据仓库不是静态的概念,只有把信息及时交给需要这些信息的使用者,供他们做出改善其业务经营的决策,信息才能发挥作用,而把信息加以整理归纳和重组,并及时提供给相应的管理决策人员,是数据仓库的根本任务。

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