Inmon架构的思想在于自上而下的构建数据模型。以数据源头开始,数据以瀑布流式的向下流动,更加注重数据清洗。其核心思想在于数仓分层。(换言之就是,尽量将某一主题域的所有数据都考虑到数据建模中。这样设计的数据模型的覆盖面会更广,但是数据模型的设计会困难)
Kimball架构的思想在于自下而上的构建数据模型。以具体业务诉求为出发点,设计数据模型。其核心思想在于维度建模。(即根据业务需求找到关注的数据指标,基于关注的数据指标设计数据模型。这样设计的数据模型会更加的独立,但可能会导致数据模型过多发展)
目前企业的数据仓库设计一般都是综合了两者的实现,整体上采用分层架构,具体的模型设计上采用维度建模。
我基于我司的现状,更倾向于Inmon。
本文探讨了Inmon和Kimball两种数据仓库架构思想。Inmon架构侧重自上而下的数据模型构建,强调数据清洗和分层,适合全面的数据建模;而Kimball架构则从具体业务需求出发,采用维度建模,更注重独立的模型设计。现代企业通常结合两者,使用分层架构配合维度建模。根据作者公司的现状,倾向于采用Inmon方法。
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