Hva er de forskjellige typene av datavarehusdesign?

Datavarehus lagrer enorme mengder data for bruk i mange forskjellige felt. Det er to hovedtyper av datavarehusdesign: top-down og bottom-up. De to designene har sine egne fordeler og ulemper. Bottom-up er enklere og billigere å implementere, men den er mindre fullstendig, og datakorrelasjoner er mer sporadiske. I en ovenfra og ned-konstruksjon er forbindelser mellom data åpenbare og veletablerte, men dataene kan være utdaterte, og systemet er kostbart å implementere.

Datamars er den sentrale figuren i datavarehusdesign. En datamart er en samling av data basert på et enkelt konsept. Hver datamart er en unik og fullstendig datamengde. Hver av disse samlingene er fullstendig korrelert internt og har ofte forbindelser til eksterne datamars.

Måten håndteres datamars er den viktigste forskjellen mellom de to stilene for datavarehusdesign. I ovenfra og ned-konstruksjon forekommer datamarsjer naturlig når data settes inn i systemet. I nedenfra-opp-konstruksjonen lages datamark direkte og kobles sammen for å danne lageret. Selv om dette kan virke som en liten forskjell, gir det en veldig annen design.

Ovenfra og ned-metoden var den originale designen til datavarehus. Ved å bruke denne metoden, legges all informasjon organisasjonen har i systemet. Hvert bredde emne vil ha sitt eget generelle område innenfor databasene. Når dataene brukes, vil forbindelser vises mellom korrelative datapunkter, og datamars vises. I tillegg forblir data i systemet der for alltid - selv om dataene erstattes eller bagatelliseres av senere informasjon, vil de forbli i systemet som en oversikt over tidligere hendelser.

Bottom-up metoden for datavarehusdesign fungerer fra motsatt retning. Et selskap legger inn informasjon som en frittstående datamaskin. Når tiden går, legges andre datasett til systemet, enten som sin egen datamart eller som en del av et som allerede eksisterer. Når to datamars anses som tilkoblet nok, flettes de sammen til en enkelt enhet.

De to datavarehusdesignene har hver sine sterke og svake punkter. Top-down metoden er et stort prosjekt for enda mindre datasett. Siden store prosjekter også er mer kostbare, er det det dyreste med tanke på penger og arbeidskraft. Hvis datavarehuset er ferdig og vedlikeholdt, er det en enorm samling, som inneholder alt som selskapet vet.

Bottom-up prosessen er mye raskere og billigere, men siden dataene legges inn etter behov, vil databasen faktisk aldri være fullstendig. I tillegg er korrelasjoner mellom datamarkter bare så sterke som bruken av dem gjør. Hvis det foreligger en sterk korrelasjon, men ingen brukere ser den, går den uten sammenheng.