数据仓库体系结构的简单比较数据模型

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当前数据仓库的数据模型可分为两类:关系模型和多维模型。
  关系模型是当今信息系统常用的数据模型,关系模型中无论是实体还是实体间的联系均由单一的结构类型——关系来表示。多维模型多用于数据集市,它由事实表和与该事实表相关联的维表的集合组成。
  关系模型是将现实生活中的事项按照一定的量化方法最终得到的,而多维模型是根据最终用户请求塑造的。所以关系模型的数据存储能力强,可以有效地消除数据冗余,解决数据一致性等问题;多维模型可以更便捷地支持用户的请求。
  关系模型隐含的数据模型有着非常高的抽象级别,而多维模型包含的处理模型却不是抽象的。因为关系模型所处的抽象级,它可以支持更多的用户。多维模型有非常明确的处理请求,只能支持一些特定的需求。虽然好的多维模型设计能够很好地支持处理请求,但是这个设计过程难度相对较大。
  由于数据仓库所面向的需求模型的范围不同,数据仓库可以分为以Inmon支持的数据仓库和以Kimball支持的数据集市,这两种数据仓库的构建方法有着显著的不同。Inmon方法是认为数据仓库的构建是数据驱动的,Kimball则认为应该是需求驱动数据仓库的设计。数据驱动的支持者认为通过对业务系统中数据的分析建立数据仓库数据模型,然后将业务系统数据经过ETL加载到数据仓库中,在此过程中不会过多考虑这些数据是否有利于当前的用户分析决策需求;需求驱动的支持者认为,首先应该获取用户的分析决策需求信息,然后根据这些信息决定业务系统中的数据是否应该加载到数据集市中来。
  现有的数据仓库探讨,已形成了自己的理论体系,涉及到数据仓库体系结构、需求分析方法、ETL工具等多个方面,为我们构建财务数据仓库提供了理论支持。
  但是相对于业务系统方面的探讨,数据仓库的探讨稍显缓慢。业务系统更贴近于人们的日常工作,直接影响到人们的工作效率,人们对业务系统的需求要比对数据仓库的需求紧迫得多。业务系统的开发周期短,业务系统是否有益于日常工作也可以很快得到验证,日常工作的需求可以很快地反映到业务系统的维护与修改中。而数据仓库更多的是面向分析决策,是一个长期的项目,它的开发周期完全不同于业务系统。数据仓库中数据的质量会影响到分析决策是否有效,而最终的分析决策反映到日常工作中又是一个长期的过程。这样就很容易造成一种错觉,数据仓库的构建是获利甚微的,甚至是徒劳的。另一方面,相较于现实生活中庞大的业务系统实例库,数据仓库项目又很少有完整的实现。实例的缺乏,在一定程度上也束缚了数据仓库的探讨。
  目前财务数据仓库的探讨与实例相对较少,而且多数将重点放在直接面向联机分析处理(OLAP,即Online Analytical Processing)的数据仓库集市的设计上;使用需求驱动的方法构建数据仓库;在数据的规范化上并未探讨,对数据存储的支持能力普遍不足。如在中,作者所描述的数据仓库直接面向于高校的分析应用,关于数据规范化理论并未详细的涉及;在中作者也只是笼统地给出了数据仓库的主题域划分结果。
  对于中央辐射型财务数据仓库构建过程中的数据规范化而言,现有的方法存在不适用性。首先,由于业务系统目标与数据仓库目标存在本质差别,业务系统的数据规范化方法并不适合于数据仓库的数据规范化。其次,由于财务分析决策需求的不确定性和多变性,决定了需求驱动无法应用到中央辐射的财务数据仓库的数据规范化过程中。再者,由于价值法会计理论下的财务数据存在着自身的缺陷,数据驱动的数据量化过程中,很可能无法摆脱价值法会计的束缚,增加数据仓库数据模型的不稳定性。

[正文图表略.]
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