Inmon 数据仓库

数据仓库作为一个组织内部用于累积数据的海量、结构化存储区域。它从客户交易、营销活动和财务记录等多种来源收集信息，并将其整合到一个位置。这使得企业能够轻松地分析其数据、识别模式并改进决策。使用数据仓库可以帮助企业及时生成报告、监控其进展并为即将发生的事件做好准备。

Bill Inmon 在数据管理领域具有重要地位，并被誉为“数据仓库之父”。在 20 世纪 90 年代初，他提出了建立集中式数据存储库的概念。Inmon 的方法是收集来自不同地方的数据并对其进行结构化处理以便于分析。他强调拥有一个以关键业务领域为中心、跟踪数据随时间的变化且保持稳定和一致的数据仓库的重要性。他的贡献对于帮助企业有效管理和利用其数据至关重要，使它们成为现代数据仓库的基本组成部分。

数据仓库

自 20 世纪 80 年代末以来，数据仓库取得了显著的进步。当时企业将数据存储在不同的系统中，这使得一次性分析所有数据变得困难。数据仓库概念的出现解决了这个问题，将所有数据集中在一个位置。因此，数据管理变得更加有效，企业能够做出更明智的决策。Ralph Kimball 和 Bill Inmon 等人在 20 世纪 90 年代初提出了各种数据仓库构建方法，这些方法影响了我们今天的方式。

要理解数据仓库，了解一些关键术语至关重要。得益于一种称为在线分析处理（OLAP）的技术，可以快速分析大量数据。OLAP 用于报告和数据趋势分析任务。相反，订单处理和在线银行是 OLTP（联机事务处理）管理的日常交易示例。其主要目标是快速处理查询并维护准确的数据。

抽取、转换、加载 (ETL) 是数据仓库中的关键步骤。要“抽取”数据，您需要从各种来源获取数据；要“转换”数据，您需要将其放入可用格式；要“加载”数据，您需要将转换后的数据存储在仓库中。

模式类型对于数据仓库中的数据组织至关重要。星型模式通过多个维度表和一个中心事实表来组织数据，使其类似于星星。通过这种设置，可以快速轻松地执行大型数据集查询。一种称为雪花模式的更复杂的版本进一步将维度表细分为相关的表，可能会减少冗余但会增加查询的复杂性。

Inmon 的数据仓库方法

Bill Inmon 以其在数据仓库中的自顶向下设计方法而闻名。这包括从深入了解组织内的所有数据需求开始，然后建立一个集中式数据仓库来满足这些需求。Inmon 建议创建一个中央存储设施来收集、清理和存储来自不同来源的数据。这种方法确保数据保持统一，并且可以轻松访问以进行分析和报告。

Inmon 数据仓库的特点

• 面向主题： Inmon 的数据仓库是根据公司相关的核心主题或话题来构建的，例如销售、库存或财务。这通过深入分析特定领域来简化对它们的分析。
• 集成： 数据从各种来源统一到一个标准化格式。此过程包括解决来自不同系统的信息差异，以确保其准确性和可靠性。
• 时变： 数据仓库中的数据会保留与时间变化相关的信息。这使您可以观察数据随时间的变化，这对于趋势分析和预测建模至关重要。
• 非易失性： 数据仓库中的数据保持不变且为非易失性。这种一致性确保数据保持可靠且不变，从而能够对过去事件进行准确分析。

企业信息工厂 (CIF)

Inmon 的方法还涉及企业信息工厂 (CIF) 的概念。CIF 是一个详细的框架，它提供了一种组织化的方法来存储、控制和利用公司内的数据。

它包含多个元素

• 数据仓库： 数据仓库是将组织信息保存在一个地方。
• 操作数据存储 (ODS)： ODS 是一个提供实时或近实时日常操作数据的存储空间。它经常用于即时访问当前、最新的信息。
• 数据市场： 数据市场是专门的数据库，它们从数据仓库中提取数据，以满足组织内各个部门或职能部门的特定需求。
• ETL 过程： ETL 过程涉及从不同来源提取数据，将其转换为统一格式，然后加载到数据仓库中。
• 元数据： 数据元数据包含有关数据来源、其结构以及使用指南的详细信息。元数据帮助用户理解并有效利用存储在仓库中的数据。
• 管理数据质量： 确保存储在仓库中的数据准确、完整且可靠。

与其他方法的比较

在数据仓库领域，区分了两种显著的方法：Bill Inmon 的自顶向下策略和 Ralph Kimball 的自底向上策略。两者都有其优点，但它们服务于组织的不同目的。

设计原则

Inmon 采取自顶向下的方法。它首先创建一个集中式数据仓库，整合来自组织所有部分的信息。主要目标是开发一个涵盖整个组织的全面数据模型。这涉及将所需数据需求作为优先事项，然后构建仓库以满足这些需求。

相比之下，Kimball 采取自底向上的方法。它首先建立专门针对特定主题的小型数据市场，以满足每个业务单元的即时需求。之后，将这些数据市场整合起来创建一个统一的数据仓库。Kimball 的方法非常敏捷，优先解决特定的业务问题以取得快速成功。

实施

采用 Inmon 的自顶向下方法需要大量的初步规划和大量资源。为整个组织创建全面的数据模型需要进行彻底的分析和设计阶段。虽然它可能需要大量的时间和金钱，但结果是一个坚固且易于扩展的数据存储库，能够处理复杂的查询和大量数据。

Kimball 的自底向上方法通常可以更快地实施。通过关注个体数据市场，组织可以从提供即时价值的小型项目开始。每个数据市场都是为不同的业务需求而创建的，当添加更多数据市场时，它们就成为更广泛仓库的一部分。这种方法非常灵活，可以根据业务需求的变化进行调整。

用例

Inmon 的方法非常适合数据密集度高、需要大量数据集成和一致性的庞大公司。它也适用于长期数据管理和可扩展性至关重要的情况。例如，一个拥有多样化业务的跨国公司可能会发现 Inmon 的全面、分层的方法在维护不同部门和地区之间数据一致性方面很有价值。

Kimball 的方法更适合那些需要快速解决特定业务问题且资源有限的组织。它适用于速度和灵活性比一开始就拥有完全集成的数据模型更重要的环境。一家寻求改进其营销分析的中型公司可能会从一个营销数据市场开始，然后逐步扩展到销售和财务等其他领域。

Inmon 数据仓库方法的优势

Bill Inmon 的数据仓库方法提供了许多优势，尤其对于复杂且庞大的数据集。

可扩展性

Inmon 的方法因其处理海量数据的能力而脱颖而出。由于其集中式设计，数据仓库可以随着组织的增长而扩展。这意味着它可以处理来自不同来源的不断增长的数据量，而无需进行重大更改，使其成为拥有海量数据的大家族的理想选择。

数据完整性

Inmon 方法的另一个关键特性是集中式数据库。将所有数据集中在一个位置可确保其在整个组织中保持一致和准确。这有助于最大程度地减少由于数据分散在各种系统中所产生的错误和差异。维护一个可靠的数据源可以更容易地信任和利用数据进行关键决策。

灵活性

尽管 Inmon 的方法结构严谨，但它也具有适应性。可以调整广泛的数据模型以满足新的业务需求。如果出现新的数据源或需求，它们可以集成到现有系统中而不会造成中断。通过将数据仓库用作稳定且灵活的工具，企业可以快速应对新的挑战和机遇。

挑战和批评

Bill Inmon 的数据仓库策略，即自顶向下开始，虽然有其好处，但也面临各种挑战和批评。

复杂度

Inmon 的方法主要受到其复杂性的限制。创建全面、集中式的数据仓库需要仔细的规划和设计。在此过程中，理解整个组织的数据需求可能非常复杂。此外，它需要大量的资源，例如合格的人员和强大的基础设施，因此提出了一个具有挑战性的任务。

时间和成本

另一个重要问题是所需的时间和金钱。使用 Inmon 方法创建数据仓库通常需要大量时间，因为需要进行周密的规划和设计阶段。对于需要快速解决方案的公司来说，漫长的开发周期可能是一个缺点。此外，与替代策略相比，前期成本更高，因为它最初需要对技术和经验丰富的专业人员进行大量投资。

批评

批评者经常指出，Inmon 的方法可能不够灵活，并且需要大量的前期时间和金钱。这种方法需要更快地跟上当代企业快速变化的需求。然而，这些担忧已通过不同的方法得到解决。例如，使用迭代开发和模块化设计可以提高灵活性和对变化的响应能力。此外，大量的前期投资通常可以通过拥有一个持久、可扩展的数据存储库的未来优势来证明其合理性，该存储库可以随着公司一起扩展。

案例研究和实际应用

成功的实施

许多公司和行业已成功采用了 Inmon 的数据仓库方法。例如，大型银行经常利用 Inmon 的方法来处理和检查大量交易信息。像沃尔玛这样的主要零售商利用集中式数据仓库来整合来自不同来源的销售、库存和客户信息。这些实施帮助这些公司获得深入的见解并改进决策过程。

从过往经验中获得的知识

从这些成功的实施中吸取了几个重要的教训。首先，仔细的规划和设计的重要性不容低估。精心规划的数据仓库，考虑到业务需求，可确保系统的可扩展性和可靠性。此外，前期投资于熟练的员工和强大的基础设施将在以后带来回报。这些初步投资将带来一个更有效、更高效的数据仓库。最后，维护数据的质量和一致性至关重要。根据 Inmon 的说法，集中式数据库对于确保准确可靠的数据以做出明智的业务决策至关重要。

结论

Bill Inmon 的数据仓库整体方法为处理庞大复杂的数据系统提供了一个完整且可扩展的解决方案。它侧重于通过集中式存储库维护数据完整性，并提供适应不断变化的业务需求的灵活性。尽管存在诸如复杂性和前期成本增加等障碍，但在不同行业中已证明的成功突显了其长远的优势。理解 Inmon 方法的原则、优点和批评有助于组织就其数据管理策略做出明智的决定。