Was sind die verschiedenen Arten von Data Warehouse -Design?
Data Warehouses speichern große Datenmengen für die Verwendung in vielen verschiedenen Bereichen.Es gibt zwei Haupttypen von Data Warehouse-Design: Top-Down und Bottom-up.Die beiden Entwürfe haben ihre eigenen Vor- und Nachteile.Bottom-up ist einfacher und billiger zu implementieren, aber weniger vollständig und Datenkorrelationen sind sporadischer.In einem Top-Down-Design sind die Verbindungen zwischen den Daten offensichtlich und gut etabliert, aber die Daten sind möglicherweise veraltet, und das System ist kostspielig.
Data Marts sind die zentrale Zahl in Data Warehouse-Design.Ein Data Mart ist eine Sammlung von Daten, die auf einem einzigen Konzept basieren.Jeder Data Mart ist eine eindeutige und vollständige Untergruppe von Daten.Jede dieser Sammlungen ist intern vollständig korreliert und verfügt häufig über Verbindungen zu externen Datenmarts.
Die Art und Weise, wie Datenmarts behandelt werden, ist der Hauptunterschied zwischen den beiden Arten des Data Warehouse -Designs.Im Top-Down-Design treten Data Marts natürlich auf, wenn Daten in das System eingefügt werden.Im Bottom-up-Design werden Data Marts direkt und miteinander verbunden, um das Lager zu bilden.Dies mag zwar ein kleiner Unterschied erscheint, macht jedoch ein ganz anderes Design.
Die Top-Down-Methode war das ursprüngliche Data Warehouse-Design.Mit dieser Methode werden alle Informationen, die die Organisation hält, in das System eingereicht.Jedes breite Thema hat einen eigenen allgemeinen Bereich innerhalb der Datenbanken.Wenn die Daten verwendet werden, erscheinen Verbindungen zwischen korrelativen Datenpunkten und Data Marts werden angezeigt.Darüber hinaus bleibt alle Daten im System für immer dort und mdash; selbst wenn die Daten durch spätere Informationen abgelöst oder trivialisiert werden, bleibt sie als Aufzeichnung früherer Ereignisse im System.
Die Bottom-up-Methode des Data Warehouse-Designs funktioniert vondie andere Richtung.Ein Unternehmen setzt Informationen als eigenständige Datenmart ein.Mit der Zeit werden dem System andere Datensätze hinzugefügt, entweder als eigener Datenmart oder als Teil eines, die bereits vorhanden sind.Wenn zwei Daten -Marts angesehen werden, werden sie zu einer einzigen Einheit zusammengeführt.
Die beiden Data Warehouse -Designs haben jeweils ihre eigenen starken und schwacher Punkte.Die Top-Down-Methode ist ein großes Projekt für noch kleinere Datensätze.Da große Projekte auch teurer sind, ist dies in Bezug auf Geld und Arbeitskräfte am teuersten.Wenn das Data Warehouse fertig und gewartet wird, handelt es sich um eine riesige Sammlung, die alles enthält, was das Unternehmen kennt.
Der Bottom-up-Prozess ist viel schneller und billiger, aber da die Daten nach Bedarf eingegeben werden, wird die Datenbank niemals tatsächlich seinvollständig.Darüber hinaus sind Korrelationen zwischen Data Marts nur so stark wie ihre Verwendung.Wenn eine starke Korrelation vorhanden ist, aber keine Benutzer sehen, wird sie nicht verbunden.