Kimball與Inmon數據倉庫架構
簡介 ：在本文中，我們將討論Kimball和Inmon在數據倉庫架構方法上的區別。
對於那些不熟悉Ralph Kimball和Bill Inmon數據倉庫體系結構的人，請閱讀以下文章：
- Ralph Kimball維度數據倉庫
- Bill Inmon企業數據倉庫架構
數據倉庫架構中的Kimball vs Inmon
Kimball和Inmon的體系結構都具有相同的共同特徵，即各自具有單個集成的原子數據存儲庫。在Inmon的體系結構中，它稱為企業數據倉庫。在Kimball的體系結構中，它被稱為維度數據倉庫。兩種架構都以企業為中心，支持整個組織的信息分析。這種方法不僅可以解決主題領域內的業務需求，而且還可以解決主題領域內的業務需求。
但是，兩位專家的數據倉庫體系結構存在一些差異：
- Kimball使用星型模式或雪花之類的維模型來組織維數據倉庫中的數據，而Inmon使用企業數據倉庫中的ER模型。Inmon僅將維度模型用於數據集市，而Kimball將其用於所有數據
- Inmon使用數據集市作為與企業數據倉庫的物理隔離，它們是為部門使用而構建的。在Kimball的體系結構中，沒有必要將數據集市與維數據倉庫分開。
- 在Kimball的維度數據倉庫中，分析系統可以直接訪問數據。在Inmon的體系結構中，分析系統只能通過數據集市訪問企業數據倉庫中的數據。
Kimball與Inmon的數據倉庫構建方法
比爾·英蒙
Bill Inmon建議遵循自上而下的方法構建數據倉庫。按照Inmon的哲學，首先要建立一個大型的集中式企業數據倉庫，在該倉庫中，來自交易系統的所有可用數據都將合併為一個面向主題的，集成的，隨時間變化且非易失的數據集，以支持決策。然後建立數據集市以滿足部門的分析需求。
拉爾夫·金博爾
與Bill Inmon的方法相反，Ralph Kimball建議遵循自下而上的方法來構建數據倉庫。按照Kimball的哲學，它首先從關鍵任務數據集市開始，這些數據集市可以滿足部門的分析需求。然後，它通過所謂的信息總線集成這些數據集市，以實現數據一致性。Kimball利用維度模型來滿足企業內各個領域部門的需求。
如何在Kimball與Inmon方法之間進行選擇以構建數據倉庫？
這是如何在Kimball與Inmon方法之間進行選擇的最重要標準。
在本文中，我們討論了數據倉庫體系結構和設計方法中的Kimball vs Inmon。此外，我們還提供了可以在Kimball和Inmon之間進行選擇的信息，以構建數據倉庫。
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