Diferencia entre Kimball e Inmon

El diseño de un almacén de datos es una parte esencial del desarrollo empresarial. Para el diseño, hay dos arquitecturas más comunes llamadas Kimball e Inmon , pero la pregunta es cuál es mejor y cuál sirve a los usuarios con baja redundancia. Comparemos ambos en algunos factores. 

1. Kimball: Ralph Kimball presentó el enfoque de Kimball para diseñar una casa Datare . Este enfoque comienza con el reconocimiento del proceso comercial y las preguntas que Dataware house tiene que responder. Estos conjuntos de información se están analizando y luego documentando bien. El software Extract Transform Load (ETL) trae todos los datos de múltiples fuentes de datos llamados data marts y luego se carga en un área común llamada preparación. Luego esto se transforma en un cubo OLAP. 

Aplicaciones:

• La configuración y la compilación son rápidas.
• La generación de informes contra el esquema de estrella múltiple es muy exitosa.
• Las operaciones de base de datos son muy efectivas.
• Ocupa menos espacio en la base de datos y la gestión es fácil.

La arquitectura de la casa de Kimball Dataware se muestra a continuación de la siguiente manera: 

(Esto debe cambiarse. Este no es un modelo de Kimball. El modelo de Kimball no tiene la capa de integración. Los datos se mueven directamente desde los sistemas de origen a los data marts. No hay ODS en Kimball) 2. Inmon: Inmon’s El enfoque para diseñar una casa de Dataware fue presentado por Bill Inmon. Este enfoque comienza con un modelo de datos corporativos. Este modelo reconoce áreas clave y también se ocupa de los clientes, productos y proveedores. Este modelo sirve para la creación de un modelo lógico detallado que se utiliza para operaciones importantes. Los detalles y modelos se utilizan luego para desarrollar un modelo físico. Este modelo está normalizado y hace que la redundancia de datos sea menor. Este es un modelo complejo que es difícil de usar para fines comerciales para los cuales se crean data marts y cada departamento puede usarlo para sus propósitos.

Aplicaciones:

• El almacén de datos es muy flexible a los cambios.
• Los procesos de negocio se pueden entender muy fácilmente.
• Los informes se pueden gestionar entre empresas.
• El proceso ETL es muy menos propenso a errores.

La arquitectura de la casa Inmon Dataware se muestra a continuación: La diferencia entre Kimball e Inmon es la siguiente: 

Parámetros	Kimball	Inmón
Presentado por	Presentado por Ralph Kimball.	Presentado por Bill Inmon.
Acercarse	Tiene un enfoque de abajo hacia arriba para la implementación.	Tiene un enfoque de arriba hacia abajo para la implementación.
Integración de datos	Se centra en áreas de negocio individuales.	Se centra en áreas de toda la empresa.
Tiempo de construcción	Es eficiente y toma menos tiempo.	Es complejo y consume mucho tiempo.
Costo	Tiene pasos iterativos y es rentable.	El costo inicial es enorme y el costo de desarrollo es bajo.
Habilidades requeridas	No necesita tales habilidades, pero un equipo genérico hará el trabajo.	Necesita habilidades especializadas para hacer el trabajo.
Mantenimiento	Aquí el mantenimiento es difícil.	Aquí el mantenimiento es fácil.
Modelo de datos	Prefiere que los datos estén en el modelo desnormalizado.	Prefiere que los datos estén en un modelo normalizado.
Sistemas de almacenamiento de datos	En esto, los sistemas fuente son muy estables.	En esto, los sistemas fuente tienen una alta tasa de cambio.