データウェアハウスの2つのアプローチで、使用される次元モデルはどのように異なっていますか？次元性トップダウン法とボトムアップ法によるモデリング。
ボトムアップアプローチを使用して作成されたデータウェアハウスは、データウェアハウスのビルディングブロックとしてデータマートを持ち、各データマートには独自のディメンションモデルがあることを理解します。トップダウンアプローチでも同じですか？ Inmonsメソッドは次元モデルを使用しますか？
Kimballの方法は、データウェアハウスとして共通の「次元バス」を持つデータマートを使用しています。
Inmonのメソッドは、倉庫として主語指向の正規化構造を持ち、その構造から、データがKimball'sのような星型である（またはそうでない）データマートにエクスポートされます。
非常に大きな倉庫の場合、Kimballタイプのアーキテクチャでは、マスターデータ管理構造/ストレージの導入により、これらの2つのアーキテクチャが収束します。
A Tale of Two ArchitecturesというInmonのサイトには、2つの方法をきちんとまとめたホワイトペーパーがあります。
次元モデリングは、データマートで時々使用されるデザインパターンです。ディメンションモデルの冗長性と組み込みのバイアスのため、複雑なデータウェアハウスの設計にはあまり効果的ではありません。キンボールの「ボトムアップ」アプローチは、データウェアハウスのコレクションを「データウェアハウス」と呼ぶことで、この問題を回避しようとしています。これは、Kimballが最初に提案した1990年代よりもはるかに信憑性の低いものです。
Inmonは、データウェアハウスを構築するための最も柔軟性が高く、強力で効率的な基本として標準形式を推奨しています。