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데이터 웨어하우스 설계는 비즈니스 개발의 필수적인 부분입니다. 디자인을 위해 킴볼과 인몬이라는 가장 일반적인 두 가지 아키텍처가 있지만 질문은 어느 것이 더 낫고 어느 것이 낮은 중복성에서 사용자에게 제공되는지입니다. 우리가 몇 가지 요인에 모두 비교하자.

1. 킴볼:
킴볼 데이터웨어 하우스를 설계하는 접근 방식은 랄프 킴볼에 의해 소개되었습니다. 이 접근 방식은 비즈니스 프로세스 및 데이터웨어 하우스가 대답해야하는 질문을 인식하는 것으로 시작됩니다. 이러한 정보 집합 분석 되 고 다음 잘 문서화. 추출 변환 로드 소프트웨어는 데이터 마트라는 여러 데이터 소스의 모든 데이터를 가져온 다음 스테이징이라는 공통 영역에 로드됩니다. 그런 다음 이것은 올랍 큐브로 변환됩니다.

신청:

• 설치 및 구축은 빠르다.
• 여러 스타 스키마에 대한 보고서를 생성하는 것은 매우 성공적입니다.
• 데이터베이스 작업이 매우 효과적입니다.
• 데이터베이스 공간을 적게 차지하며 관리가 쉽습니다.

킴볼 데이터웨어 하우스 아키텍처는 다음과 같습니다:

2. 인몬:
인몬 데이터웨어 하우스 설계 방식은 빌 인몬에 의해 소개되었다. 이 방법은 기업 데이터 모델로 시작합니다. 이 모델은 주요 영역을 인식하고 고객,제품 및 공급 업체를 관리합니다. 이 모델은 주요 작업에 사용되는 상세한 논리 모델을 만드는 데 사용됩니다. 세부 사항,모델은 물리적 모델을 개발하는 데 사용됩니다. 이 모델은 정규화되어 데이터 중복성이 줄어 듭니다. 이는 데이터 마트가 생성되고 각 부서가이를 목적으로 사용할 수있는 비즈니스 목적으로 사용하기가 어려운 복잡한 모델입니다.

신청:

• 데이터 웨어하우스는 변경에 매우 유연합니다.
• 비즈니스 프로세스를 매우 쉽게 이해할 수 있습니다.
• 보고서는 기업 전체에서 처리할 수 있습니다.
• 에러에 매우 적은 경향이 있다.

인몬 데이터웨어 하우스 건축은 다음과 같습니다:

킴볼과 인몬의 차이점 :

매개 변수	킴볼	인몬
랄프 킴볼에 의해 도입	에 의해 도입.	빌 인몬에 의해 소개.
접근법	구현을위한 상향식 접근 방식이 있습니다.	구현을위한 하향식 접근 방식이 있습니다.
데이터 통합	개별 사업 영역에 중점을 둡니다.	전사적 영역에 초점을 맞추고 있습니다.
건축 시간	효율적이며 시간이 덜 걸립니다.	그것은 복잡하고 많은 시간을 소비합니다.
비용	반복 단계가 있으며 비용 효율적입니다.	초기 비용은 거대하고 개발 비용은 낮습니다.
필요한 기술	그런 기술은 필요하지 않지만 일반 팀이 일을 할 것입니다.	그것은 일을 할 수있는 전문 기술이 필요합니다.
유지 보수	여기서 유지 보수가 어렵습니다.	여기에서 정비는 쉽습니다.
데이터 모델	데이터가 정규화되지 않은 모델인 것을 선호합니다.	정규화 된 모델에있는 데이터를 선호합니다.
데이터 저장소 시스템	여기서,소스 시스템은 매우 안정적이다.	여기서 소스 시스템은 높은 변화율을 갖는다.