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1.5.1 独立数据集市架构

《数据仓库工具箱(第3版)--维度建模权威指南》第1章数据仓库、商业智能及维度建模初步,本章将详细考察数据仓库及商业智能的主要目标,辨析DW/BI管理者与杂志出版商各自责任中存在的不可思议的相似之处。本节为大家介绍独立数据集市架构。

作者:王念滨/周连科/韦正现 译来源:清华大学出版社|2015-12-10 16:40

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1.5.1  独立数据集市架构

采用独立数据集市架构,分析型数据以部门为基础来部署,不需要考虑企业级别的信息共享和集成,如图1-8所示。通常,由单一部门确定其针对操作型源数据的数据需求。部门利用信息技术人员或外部顾问构建数据库用于满足部门自己的需要,主要考虑本部门的业务规则和标识。独立地开展工作,部门数据集市主要用于解决部门内的信息需求。

同时,其他部门可能对同一数据源感兴趣。多个部门对同样的来自组织核心业务过程事件的性能度量感兴趣是比较常见的情况。但由于需要数据的某一部门不能访问由其他部门构建的数据集市,它将按照自己的情况处理类似的问题,数据可能稍微有些差别。当来自这两个业务部门的用户基于各自的数据集市产生的报表讨论组织的指标时,毫无疑问,由于存在不同的业务规则和标识,没有几个数值能够匹配。

此类独立的分析仓库代表了一种DW/BI架构,这种架构实际上没有结构。尽管没有业界领导者提倡使用类似的独立数据集市,但这一方法却比较常见,在大型组织中尤其如此。它反映了许多组织构建其IT项目的方式,不需要考虑跨组织的数据控制和协调问题。至少从短期效果来看,它有利于以较低成本实现快速开发。当然,从长远来看,采用不同的方式从相同的操作型数据源获取数据,将由于分析数据的冗余存储造成浪费和低效。这种独立方法没有从全局考虑问题,因此导致大量不同的解决方案,这些方案掺杂了对组织指标的互不兼容的视图,将会导致企业无休止的争吵和不协调。

我们极力反对独立数据集市方法。然而,这些独立的数据集市往往采用维度建模方法,因为希望发布的数据能够方便业务人员理解,并适合快速响应查询。因此,我们有关维度建模的概念通常会被应用到这一架构中,尽管完全无视我们提出的一些核心原则,例如,关注细节数据,根据业务过程而不是部门构建系统,利用一致性维度实现一致性和集成。

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