Kimball 和 Inmon 的区别

在数据仓库设计领域，Kimball 和 Inmon 是两个著名的学者和实践专家，他们提出了不同的方法和理念来设计和构建数据仓库。下面我将介绍 Kimball 和 Inmon 的主要区别。

Kimball 方法

特点

• 维度建模：Kimball 强调使用维度建模技术来设计数据仓库。维度模型由事实表和维度表组成，更加直观和易于理解。
• 逐步迭代开发：Kimball 提倡采用逐步迭代的方式来开发数据仓库。根据业务需求，逐渐构建和完善数据仓库的不同部分。
• 侧重业务导向：Kimball 注重数据仓库对业务用户的支持，设计以业务为基础的维度模型，使业务用户能够更容易地理解和查询数据。
• 面向整体解决方案：Kimball 认为数据仓库是一个集成的整体解决方案，涵盖了数据抽取、转换和加载（ETL）等方面。

优势

• 快速开发：由于采用维度建模和逐步迭代的方式，Kimball 方法能够更快速地开发出可用的数据仓库。
• 易于理解和查询：维度建模使得数据仓库更加直观和易于理解，业务用户可以更容易地查询和分析数据。

Inmon 方法

特点

• 规范化建模：Inmon 倡导使用规范化建模技术来设计数据仓库。数据仓库由多个规范化的表组成，遵循数据库规范化的原则。
• 一体化架构：Inmon 强调数据仓库应该是一个一体化的架构，不同的数据源通过ETL过程被整合到数据仓库中。
• 侧重整体数据视图：Inmon 注重提供一个整体的数据视图，将所有相关的数据都整合到一个统一的数据模型中，以满足更广泛的数据分析需求。
• 面向企业的解决方案：Inmon 方法强调数据仓库是一个支持整个企业的解决方案，需要考虑企业的全局需求和长期战略。

优势

• 数据一致性：规范化建模使得数据仓库的数据一致性更好，减少了数据冗余和不一致的问题。
• 全局数据分析：一体化架构和整体数据视图使得数据仓库可以支持更广泛的数据分析需求，包括企业级报表和分析。

总结

Kimball 和 Inmon 方法在数据仓库设计中具有不同的理念和重点。Kimball 更注重业务导向、维度建模和快速开发，适合对业务用户支持更强的场景。Inmon 更注重整体数据视图、规范化建模和全局数据分析，适合对数据一致性和全面性要求更高的场景。在实际应用中，根据具体的业务需求和情况选择适合的方法是关键。