Human: 상향식 설계
상향식 접근 방식에서는 먼저 특정 비즈니스 프로세스에 대한 보고 및 분석 기능을 제공하기 위해 데이터 마트를 만듭니다. 그런 다음 이러한 데이터 마트를 통합하여 종합적인 데이터 웨어하우스를 만들 수 있습니다. 데이터 웨어하우스 버스 아키텍처는 주로 둘 이상의 데이터 마트에서 팩트 간에 (특정 방식으로) 공유되는 차원인 일치하는 차원 및 일치하는 사실의 모음인 '버스'를 구현한 것입니다[25].

하향식 설계
하향식 접근 방식은 정규화된 엔터프라이즈 데이터 모델을 사용하여 설계됩니다. "원자" 데이터, 즉 가장 세부적인 수준의 데이터는 데이터 웨어하우스에 저장됩니다. 특정 비즈니스 프로세스 또는 특정 부서에 필요한 데이터가 포함된 차원 데이터 마트는 데이터 웨어하우스에서 생성됩니다.[26][27]

하이브리드 설계
데이터 웨어하우스(DW)는 종종 허브 및 스포크 아키텍처와 유사합니다. 데이터 웨어하우스에 데이터를 공급하는 레거시 시스템에는 고객 관계 관리 및 전사적 자원 계획이 포함되어 대량의 데이터를 생성하는 경우가 많습니다. 이러한 다양한 데이터 모델을 통합하고 추출 변환 로드 프로세스를 용이하게 하기 위해 데이터 웨어하우스는 종종 운영 데이터 저장소를 사용하며, 이 저장소의 정보가 실제 DW로 파싱됩니다. 데이터 중복을 줄이기 위해 대규모 시스템에서는 데이터를 정규화된 방식으로 저장하는 경우가 많습니다. 그런 다음 데이터 웨어하우스 위에 특정 보고서를 위한 데이터 마트를 구축할 수 있습니다.

하이브리드 DW 데이터베이스는 데이터 중복을 제거하기 위해 세 번째 일반 형식으로 유지됩니다. 그러나 일반 관계형 데이터베이스는 차원 모델링이 널리 사용되는 비즈니스 인텔리전스 보고서에는 효율적이지 않습니다. 소규모 데이터 마트에서는 통합 웨어하우스에서 데이터를 쇼핑하고 필요한 팩트 테이블 및 차원에 대해 필터링된 특정 데이터를 사용할 수 있습니다. DW는 데이터 마트에서 읽을 수 있는 단일 정보 원본을 제공하여 광범위한 비즈니스 정보를 제공합니다. 하이브리드 아키텍처를 사용하면 DW를 운영 정보(정적 정보가 아닌)가 상주할 수 있는 마스터 데이터 관리 리포지토리로 대체할 수 있습니다.

데이터 볼트 모델링 구성 요소는 허브 및 스포크 아키텍처를 따릅니다. 이 모델링 스타일은 하이브리드 설계로, 세 번째 일반 형식과 스타 스키마의 모범 사례로 구성됩니다. 데이터 볼트 모델은 진정한 제3의 정규 형식이 아니며 일부 규칙을 위반하지만, 상향식 설계가 적용된 하향식 아키텍처입니다. 데이터 볼트 모델은 엄밀히 말해 데이터 웨어하우스에 맞춰져 있습니다. 최종 사용자가 액세스할 수 있도록 설계되지 않았으며, 구축 시에도 여전히 비즈니스 목적으로 데이터 마트 또는 스타 스키마 기반 릴리스 영역을 사용해야 합니다. 
데이터 웨어하우스 디자인 패턴이란? 

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