Kimball 数据仓库方法

引言

基于模型的 Kimball 数据仓库方法是一种有效的方法，它强调以业务为中心处理数据。这种策略非常适合高管和其他非技术用户，因为它高度重视可用性和可负担性。它包括数据表和维度图表，这是 Kimball 方法的核心要素。维度表保存与事实相关的主观信息，例如日期、地点和产品详细信息，而事实表保存用于分析的数字，例如销售统计数据或交易金额。

由于其设计，这种模式有时被称为“星型模式”，可以有效地检索数据并提高查询性能。它强调了业务用户参与信息建模过程的重要性。通过高度重视用户需求并确保数据仓库与公司目标保持一致，它还确保最终的数据仓库对决策制定有用且实用。

Kimball 方法的核心要素

01. 以业务需求为导向

Kimball 方法的一个基本组成部分是基于业务需求的开发，它强调了理解和满足业务的独特需求的重要性。此过程侧重于从相关方那里获取特定需求，以确保数据仓库设计与公司目标保持一致并提供有用的信息。Kimball 方法通过优先考虑业务需求，确保数据仓库提供与决策过程相关的高质量数据。通过避免传统数据仓库项目的风险，例如范围蔓延和与业务目标不一致，这种需求驱动的方法最终会带来更成功、更有效的数据解决方案。

02. 维度建模

数据被组织成最适合报告和查询的结构。它需要创建具有描述性属性的维度表和包含可衡量业务数据的事实表。通过简化复杂的数据结构，此技术有助于用户的数据检索和分析。Ralph Kimball 的方法通过强调用户的性能和可访问性，使数据仓库用户友好且高效。维度建模通过鼓励非规范化模式来促进完整的业务智能和查询速度。这使组织能够根据现成且可靠的数据做出明智的决策。

03. 构建 ETL 流程

这是 Kimball 数据仓库方法论的基石。考虑到该方法论侧重于简单性和以用户设计为中心，将原始数据转换为有用数据至关重要。检索是 ETL 流程的第一阶段，数据来自各种来源。之后，数据通过清洗、增强和组织来满足业务需求。将转换后的数据传输到所需的数据仓库完成了加载过程。良好的 ETL 流程保证了数据的可用性、一致性和准确性，从而实现全面报告和分析，这对于明智的决策制定至关重要。Kimball 方法优先考虑可扩展且可维护的 ETL 框架。

04. 开发数据集市

建立数据集市是 Kimball 数据存储方法的主要要素之一，它促进了自上而下的方法。称为数据集市是为满足部门或特定业务需求而创建的数据仓库的定制部分。Kimball 技术通过将来自多个来源的数据集成到一个数据集市中，确保了高质量、一致的信息。创建星型模式（将维度表连接到中心事实表）是该过程中的一个步骤。此框架有助于有效的报告和查询，使企业能够获得有用的见解。企业可以通过逐步构建数据集市来开发可扩展且适应性强的数据仓库解决方案，从而支持其战略目标。

05. 集成数据集市

Kimball 战略的一个关键组成部分（它强调开发一个内聚的数据仓库环境）是数据集市集成。通过这种方法，数据集市是逐步创建的，每个数据集市都根据特定的一组业务运营进行定制。然后，使用总线架构集成这些数据集市，从而保证一致性和互操作性。合规维度和事实表是集成过程的一部分，这促进了轻松的数据交换和全面分析。这种方法提高了数据的可访问性，简化了全面报告，并加强了整个企业的决策制定。Kimball 方法优先考虑集成，以保证公司数据的一致视图，从而提高运营效率和战略洞察力。

06. 构建表示层

在 Kimball 数据仓库方法中，表示层是至关重要的组成部分，它强调优化数据供最终用户使用。为了促进有效的分析和报告，此层需要开发用户友好、直观的界面，以简化复杂的数据结构。通过将数据分类为事实和维度，表示层确保用户可以快速产生见解并做出数据驱动的决策。它高度重视可访问性和性能，通过使用聚合和索引技术来提高查询速度。最终，表示层将未经处理的数据转换为可使用的知识，这与 Kimball 方法论的目标一致，即通过以用户为中心的设计提供价值。

架构

01. 数据暂存区

这是 Kimball 数据仓库方法论的重要组成部分。在加载到数据仓库之前，来自多个来源的数据会在此临时存储区中进行清理、转换和准备。为了保证数据一致性和质量，此部分管理提取、转换和加载 (ETL) 过程。企业可以通过暂存数据来有效处理大量数据、加强数据完整性并提高数据仓库效率。DSA 赞同 Kimball 方法对灵活性、可扩展性和用户友好型访问全面业务智能的关注。

02. 数据仓库/数据集市

“自下而上”的策略，或 Kimball 的数据仓库方法，非常重视为特定的业务运营建立数据集市。数据集市是更精简、更有针对性的存储库，旨在满足特定的部门或业务功能要求。稍后通过集成它们创建一个企业数据仓库 (EDW)。为了最大限度地提高查询性能，此架构保证了一个模块化、可扩展的系统，其中数据以非规范化格式保存。Kimball 技术使用星型模式，即将事实表连接到维度表。这允许简单的数据检索和分析，这使其非常适合企业智能和决策支持。

03. 展示层

为了将原始数据转换为有见地的知识，Kimball 数据仓库架构中的展示层至关重要。借助仪表板、报告和分析查询等工具，最终用户可以快速访问和评估数据，这要归功于此层对数据可访问性的重视。通过将数据组织成可理解的格式，展示层改进了决策制定和用户体验。它利用数据集市（为满足特定业务目标而设计的数据仓库的特定子集）。该层帮助业务用户和复杂数据结构进行沟通，从而实现数据驱动的决策，这些决策在整个组织中都经过深思熟虑且做出。

好处

01. 以业务数据为驱动

开发一个满足业务目标的可扩展且灵活的数据仓库是此方法的主要目标。它通过让公司高管参与创建过程，确保信息存储支持公司目标和决策流程。由于 Kimball 模型，数据仓库应围绕公司流程创建，然后集成到单个企业数据存储中。通过确保数据架构与业务直接相关且有益，这种自下而上的策略促进了更好的分析和见解。

02. 快速实现价值

Kimball 数据仓库方法的一个重要优势是快速实现价值。Kimball 技术采用自下而上的范例，加快了数据集市的部署速度，每个数据集市都处理特定的业务流程。由于每个数据集市的设计、实施和运营速度很快，这种增量开发使企业能够立即获得投资回报。Kimball 方法高度重视迭代开发和用户参与，以确保每个数据集市都能有效地满足业务目标。因此，公司无需等待很长时间即可应用可操作的见解，这使他们能够做出战略决策并获得竞争优势。

03. 易于使用

根据 Kimball 模型的说法，数据仓库的主要优势是易于使用。通过将数据分组到易于理解且侧重于业务需求的“维度”模型中，用户无需太多技术专业知识即可管理复杂的数据集。此过程确保数据易于理解且易于使用，这使得报告和查询更有效。在没有广泛的技术知识的情况下，业务用户可以轻松产生见解，从而促进更快的决策制定并减少对 IT 员工的依赖。由于 Kimball 方法的简单性和清晰性（可加速数据分析），它是希望为其团队提供易于使用的数据工具的公司的首选方法。

04. 灵活性和可扩展性

它适应不断变化的业务需求的能力是它的主要优势之一。数据仓库可以随着时间的推移而发展和变化，这要归功于 Kimball 策略，该策略侧重于构建维度模型。公司可以增加额外的维度和数据源，这要归功于这种灵活性，而无需更改事情的设置方式。其可扩展性还允许增加数据量，保证即使数据量增加也能保持稳定的性能。Kimball 方法侧重于迭代开发和用户友好的设计，这产生了一个强大的框架，该框架可以轻松适应不断变化的业务需求。

05. 集成和一致性

准确的报告和分析得益于一致性，它保证了整个组织的数据遵循定义的格式、定义和计算。将来自不同来源的数据组合到单个数据中心，以实现业务的单一视图，这是 Kimball 方法的重要组成部分。通过最大限度地减少信息孤岛、提供深入的观察，并确保每个团队都可以访问相同的数据，这种组合改进了决策。一致性和集成共同产生更可靠的见解并提高组织效率。