Was sind Entwurfsmuster für Data Warehouses?
What are data warehouses design patterns
* Bottom-Up approach: Supporting f
* Bottom-Up-Ansatz: Die Unterstützung von f
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Bottom-up-Design
Beim Bottom-up-Ansatz werden zunächst Data Marts erstellt, um Berichts- und Analysefunktionen für bestimmte Geschäftsprozesse bereitzustellen. Diese Data Marts können dann integriert werden, um ein umfassendes Data Warehouse zu erstellen. Die Data-Warehouse-Bus-Architektur ist in erster Linie eine Implementierung des "Busses", einer Sammlung von konformen Dimensionen und konformen Fakten, bei denen es sich um Dimensionen handelt, die (in einer bestimmten Weise) von Fakten in zwei oder mehr Data Marts gemeinsam genutzt werden.

Top-down-Design
Beim Top-Down-Ansatz wird ein normalisiertes Unternehmensdatenmodell verwendet. Im Data Warehouse werden "atomare" Daten, d.h. Daten auf der höchsten Detailebene, gespeichert. Aus dem Data Warehouse werden dimensionale Data Marts erstellt, die Daten enthalten, die für bestimmte Geschäftsprozesse oder bestimmte Abteilungen benötigt werden.

Hybrides Design
Data Warehouses (DW) ähneln oft der Hub-and-Spokes-Architektur. Zu den Legacy-Systemen, die das Warehouse speisen, gehören häufig Customer Relationship Management und Enterprise Resource Planning, die große Datenmengen erzeugen. Um diese verschiedenen Datenmodelle zu konsolidieren und den Extract-Transform-Load-Prozess zu vereinfachen, nutzen Data Warehouses oft einen operativen Datenspeicher, dessen Informationen in das eigentliche DW geparst werden. Um die Datenredundanz zu verringern, speichern größere Systeme die Daten oft normalisiert. Auf dem Data Warehouse können dann Data Marts für spezifische Berichte aufgebaut werden.

Eine hybride DW-Datenbank wird in der dritten Normalform gehalten, um Datenredundanz zu vermeiden. Eine normale relationale Datenbank ist jedoch für Business-Intelligence-Berichte, bei denen dimensionales Modellieren vorherrscht, nicht effizient. Kleine Data Marts können Daten aus dem konsolidierten Warehouse beziehen und die gefilterten, spezifischen Daten für die benötigten Faktentabellen und Dimensionen verwenden. Das DW bietet eine einzige Informationsquelle, aus der die Data Marts lesen können, um eine breite Palette von Geschäftsinformationen bereitzustellen. Die hybride Architektur ermöglicht es, ein DW durch ein Master Data Management Repository zu ersetzen, in dem operative (nicht statische) Informationen gespeichert werden können.

Die Modellierungskomponenten des Data Vault folgen einer Hub-and-Spokes-Architektur. Bei diesem Modellierungsstil handelt es sich um ein hybrides Design, das die besten Praktiken der dritten Normalform und des Sternschemas vereint. Das Datentresor-Modell ist keine echte dritte Normalform und bricht einige ihrer Regeln, aber es ist eine Top-down-Architektur mit einem Bottom-up-Design. Das Datentresor-Modell ist als reines Data Warehouse konzipiert. Es ist nicht darauf ausgerichtet, für den Endnutzer zugänglich zu sein. Wenn es aufgebaut ist, muss für geschäftliche Zwecke immer noch ein Data Mart oder ein auf einem Sternschema basierender Freigabebereich verwendet werden.
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