数据仓库建模对比：多维 vs 企业信息工厂

"本文对比了多维体系结构与企业信息工厂体系结构在数据仓库建模中的差异，并探讨了各自的特点和适用场景。" 在数据仓库领域，两种主要的建模方法是多维体系结构（Multidimensional Architecture, MD）和企业信息工厂体系结构（Corporate Information Factory, CIF）。这两者在范围、角度、数据流、易失性、灵活性、复杂性、功能性以及持续维护等方面存在显著区别。 多维体系结构主要关注业务单位范围，侧重于满足业务部门的特定需求。通过自底向上的实施方法，它能快速响应用户需求，构建业务部门专有的数据集市。然而，这可能导致企业视角的一致性维度建立较为复杂，需要更多时间和成本。多维设计适合于聚合数据集市，但面对业务过程变化时可能需要频繁更新维度，灵活性相对较低。同时，由于数据集中在特定业务过程，随着企业范围的扩展，管理和维护的复杂性会增加。 企业信息工厂体系结构则以企业全局为考量，从顶层向下逐步整合数据源，强调整个企业的数据集成。这种方法选择处理企业数据的一部分，而非一次性处理所有数据。数据流遵循自顶向下的模式，确保数据在业务需求驱动下从源头推送到需要的地方。企业信息工厂的数据仓库模型设计独立于处理过程，降低了数据不一致的风险，支持数据挖掘、统计分析和即席查询。其优点在于提供一致、集成的企业视图，便于长期维护和扩展。 在数据仓库的持续维护上，两种架构的目标都是降低后续构建、调整和优化的成本。良好的数据仓库模型可以提供一致性和集成性，简化新数据集市的建立，强化现有集市，以及促进数据仓库的可持续发展。 数据仓库概念由Bill Inmon和Ralph Kimball两位大师分别通过CIF和MD理论进行阐述。Bill Inmon的CIF理论强调企业级的信息整合，而Ralph Kimball的MD理论注重维度建模和快速响应业务需求。 多维体系结构更适合快速响应局部需求，而企业信息工厂体系结构更适用于构建统一的企业视图。选择哪种架构取决于组织的业务需求、资源限制以及对整体数据集成程度的要求。