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Inmon vs. Kimball: Welcher Ansatz eignet sich für Ihr Data Warehouse Wie man entscheidet Wie wir bereits gesehen haben, hängt der Ansatz zur Gestaltung eines Data Warehouse von den Geschäftszielen einer Organisation, der Art des Geschäfts, der Zeit und der Kosten und der Ebene ab Von Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Funktionen. Inmons-Ansatz eignet sich für stabile Unternehmen, die sich die Zeit für Design und die damit verbundenen Kosten leisten können. Auch bei jedem wechselnden Geschäftszustand ändern sie das Design nicht, sondern sie unterbringen diese in das bestehende Modell. Allerdings, wenn lokale Optimierung ist gut genug und der Fokus liegt auf schnelle gewinnen, ist es ratsam, für Kimballs Ansatz gehen. Denken Sie daran, Inzig vs Kimball Kampf passieren über ein paar Sektoren Funktionen. Versicherung: Es ist wichtig, das Gesamtbild in Bezug auf einzelne Kunden, Gruppen, Schadensgeschichte, Sterblichkeitstendenzen, Demographie, Rentabilität jedes Plans und Agenten usw. zu erhalten. Alle Aspekte sind miteinander verknüpft und daher für den Inmons-Ansatz geeignet . Marketing: Dies ist eine spezialisierte Abteilung, die nicht für Enterprise Warehouse aufruft. Es sind nur Datenmärkte erforderlich. Daher ist Kimballs Ansatz geeignet. CRM in Banken: Der Fokus liegt auf Parametern wie verkauften Produkten, Verkaufen und Cross-Selling auf Kundenebene. Es ist nicht notwendig, ein Gesamtbild des Unternehmens zu bekommen. Zum Beispiel gibt es keine Notwendigkeit, eine Kunden-Details an die Treasury-Abteilung, die sich mit Forex-Transaktionen und Vorschriften. Da der Umfang begrenzt ist, kannst du für Kimballs Methode gehen. Wenn jedoch die gesamten Prozesse und Divisionen in der Bank verknüpft werden sollen, ist die offensichtliche Wahl in den Entwürfen gegen Kimballs. Fertigung: Hier sind mehrere Funktionen beteiligt, unabhängig vom jeweiligen Budget. So, wo es eine systemische Abhängigkeit wie in diesem Fall gibt, ist ein Unternehmensmodell erforderlich. Daher ist die Inmons-Methode ideal. Bei der Gestaltung eines Data Warehouse, müssen Sie zunächst Ihre Geschäftsziele kurzfristig und langfristig betrachten. Sehen Sie, wo die funktionalen Links sind und was steht allein. Analysieren von Datenquellen für Quantität und Qualität. Schließlich bewerten Sie Ihre Ressourcen, Zeitrahmen und Geldbörse. Dies hilft Ihnen, anzukommen, welche Methode, um Inmons oder Kimballs oder eine Kombination von beiden zu adoptieren. Über den Autor: Sansu George ist ein Business Analyst bei ABIBA Systems, einem spezialisierten Telekommunikations-Business Intelligence und Analytics Unternehmen mit Sitz in Bangalore. Derzeit arbeitet sie an Lösungen für Unternehmens-Performance-Analyse, Kundensegmentierung, Kampagnenmanagement und Churn-Vorhersage, speziell für Telekom-Betreiber. Dies wurde zuletzt im April 2012 veröffentlicht deep2002n - 14 Dec 2016 7:27 AM Bevor wir über die Unterschiede von Enmon und Kimball sprechen, müssen wir den gemeinsamen Boden besprechen, wo beide von ihnen zustimmen. 1. Beide Ansätze stimmen darin überein, dass der analytische Bedarf an Daten von der betrieblichen Notwendigkeit abweicht, daher sollte DW ein separates System sein. 2. Beide Vorgehensweisen stimmen darin überein, dass die Hauptaufgaben SINT (Subjektorientierung, Integration von Daten, Nichtflüchtige Speicherung und Zeitvariantenvolumen) sind. Auch stimmen beide zu und definieren Granularität und speichern abgeleitete Daten. 3. Enmon und Kimball stimmen beide zu, dass die Daten in der Präsentationsschicht im Dimensionsmodell ausgeliefert werden sollen. Nun ist die Frage - Wo ist der Unterschied Der Unterschied ist die Antwort auf die Frage - Die extrahierten Daten aus der Staging-Schicht sollten in 3NF gespeichert werden oder in Dimensional Form Enmon sagt, dass es in 3NF (Normalform) sein sollte, sagt Kimabll, dass es sein sollte Dimensionale Form Enmon argumentiert, dass 3NF der richtige Weg ist, Daten zu speichern, bis es dem Endbenutzer präsentiert wird. 3NF hat Vorteile der einfachen Wartung der Datenkonsistenz. Er sagt, dass Data Warehouse Design entschieden eine Welt ist, in der ein normalisierter oder relationaler Ansatz der richtige ist. (Kimball, 3NF ist zu kompliziert, er hat die Tabellenstruktur in 3NF als Spiderweb genannt. Eine Datenbank von Kundenaufträgen könnte mit einem Rekord für jede Auftragslinie beginnen, verwandelt sich aber in eine Erstaunlich komplexes Spiderweb-Diagramm als 3NF-Modell - Kimball, Data Warehouse Tool Kit 2005. Um die Dinge zusammenzufassen, wenn Sie Enmns DW von oben anschauen, finden Sie eine Gruppe von Tabellen in 3NF (diese Tabellen sind Enterprise Data Warehouse) und einige Tabellen Im dimensionalen Modell (es gibt Präsentationsschichttabellen) Enon DW. Staging-Bereich (3NF) --gt DW (3NF) - gtData Mart (Dim Modell) Die Draufsicht von Kimball DW zeigt alle Tabellen im Dimensional-Modell. Kimball DW Stagebereich (3NF) --gt DW (Dimensionsmodell) - gtData Mart (Dim Modell) Cellkraft8217s Produkte im Geschäftsbereich Feuchte - und Dampfziele Laboratorien und Industrie. Qualität und Präzision sind so gesichert, dass die Produkte für hochqualitative Experimente in Laboratorien sowie für den Dauereinsatz in industriellen Anwendungen eingesetzt werden können. Die Produkte für die Befeuchtung und die präzise Verdunstung basieren auf einem tiefen Verständnis der physikalischen Chemie und der Anwendung neuer Technologien. 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