一文盘点数据集市和数据仓库的差异

企业在应用商业智能BI时需明确数据集市与数据仓库的区别这决定BI架构与决策模式。数据集市面向特定业务领域如财务、销售仅含相关源数据规模几十GB多存汇总数据。建设成本约1万美元耗时3-6个月影响部门运营决策。数据仓库企业级存储集成多业务单元数据规模达TB级含原始、汇总及元数据。传统建设成本超10万美元云计算已降低门槛影响公司整体战略。Inmon vs Kimball之争Kimball自下而上先建数据集市后期合并为数据仓库。Inmon自上而下先建企业级数据仓库再按需生成数据集市。保险业宜采用Inmon全局视角中小营销企业可从Kimball的数据集市起步。结构与ETL数据仓库/集市采用非规范化结构以提升查询性能。ETL抽取、转换、加载用于多源数据整合Inmon方法直接从源系统入仓再分至集市Kimball方法先入集市再ETL至仓库。建议多数企业可从数据集市起步逐步扩展至数据仓库。云计算降低了企业级数据仓库的建设成本与时间使全局数据访问更易实现。理解两者差异有助于选择适合的BI演进路径。