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06-06-22 1 Abordagem Abordagem Kimball Vs. Kimball Vs. Abordagem Inmon Abordagem Inmon Ana Henriques n.º 50247 Ana Henriques n.º 50247

Kimball Vs Inmon

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  • 1. Abordagem Kimball Vs. Abordagem Inmon Ana Henriques n. 50247 28-05-09
  • 2. Informao
    • Empresas (a partir da dcada de 90):
      • Necessidade de lidar com informaes de forma a conseguir vantagem competitiva.
      • Aprender a colectar e processar os dados gerados pelas suas operaes.
    • Primeiras Propostas:
      • DSS (Decision Support Systems)
      • EIS (Executive Information Systems)
        • Trabalhavam com dados oriundos dos sistemas transaccionais da empresa -> optimizava o processo operacional, mas no o de anlise de dados.
    28-05-09
  • 3. Soluo: Data Warehouse (DW)
    • Definio inicial uma estrutura de armazenamento central de dados, estruturada segundo um modelo Entidade-Associao (EA) e no-questionvel. (Inmon, 1996)
    • Coleco de dados relacionados a alguma rea da empresa, organizados para dar suporte deciso e baseados nas necessidades de um determinado departamento. (Inmon, 1998)
    • Fonte de dados para consulta da organizao (Kimball, 1998)
    28-05-09
  • 4. Diferentes Abordagens Data Warehouse/Marts
    • Inmon:
      • Data Warehouses e Data Marts (DM) tm estruturas essencialmente diferentes.
        • Difcil integrar um conjunto de Data Marts e mesmo que se consiga no resultar num Data Warehouse. (1998)
        • Data Mart deriva do Data Warehouse.
    • Kimball:
      • O Data Warehouse constitudo pela unio de todos os seus Data Marts. (Kimball 1997)
    28-05-09
  • 5. Implementao de Data Warehouses/Marts
    • Ambos concordam que:
      • A soluo completa muito complexa para ser feita de uma s vez.
      • A sustentao do projecto depende da entrega rpida de uma soluo parcial que:
        • agrade aos utilizadores;
        • justifique o seu investimento. (Gallas, 1999)
    28-05-09
  • 6. Implementao de Data Warehouses/Marts
    • Kimball:
      • Prvia modelagem da organizao.
      • Implementao de um Data Mart de cada vez.
        • Conformados de acordo com a modelagem.
    • Inmon:
      • Prvia modelagem da organizao.
      • Implementao iterativa do Data Warehouse.
        • O sistema comea pequeno e evolui progressivamente em espaos curtos de tempo. (Inmon, 1998)
    28-05-09
  • 7. Concluses
    • A diferena de abordagem mais relativa terminologia utilizada do que propriamente conceptual.
      • Inmon:
        • Refere-se ao Data Mart como uma coleco de dados derivada do Data Warehouse.
      • Kimball:
        • O Data Mart a prpria unidade lgica do Data Warehouse.
    • Esto a falar de coisas diferentes.
    28-05-09
  • 8. Implementao de Data Warehouses/Marts
    • Kimball:
      • Elementos Bsicos de um DW :
        • Fontes Operacionais de Dados
        • rea de Reteno ( Staging Area )
        • Servidores de Apresentao
        • Nvel de Acesso do Utilizador Final
      • Ciclo de Vida Dimensional do Negcio:
        • Planeamento e Gesto de Projecto
        • Definio dos Requisitos de Negcio
        • Tracking:
          • Data Track
          • Technology Track
          • Application Track
        • Instalao
        • Melhoria e Ampliao
    28-05-09
  • 9. Elementos Bsicos do Data Warehouse - Kimball 28-05-09
  • 10. Ciclo de Vida Dimensional do Negcio - Kimball 28-05-09
  • 11. Implementao de Data Warehouses/Marts
    • Inmon:
      • Recenseamento dos dados
      • Definio dos requisitos
        • Ciclo totalmente distinto da metodologia de Kimball.
        • Abordagem Top-Down centrada nos dados.
      • Actualmente:
        • Introduo de uma fase de Organizao Inicial do Projecto.
          • Suaviza a excessiva dependncia dos dados presente na proposta inicial.
          • mbito, objectivos, reas de assunto, abordagem e arquitectura.
        • Em paralelo:
          • Definio da Infra-Estrutura Tcnica
          • Desenho Preliminar
          • Modelizao dos Dados
        • As trs fases anteriores convergem para a fase do Desenho Fsico:
          • Processo iterativo de desenvolvimento do DW com um fluxo em espiral.
    28-05-09
  • 12. Metodologia de Desenvolvimento de DW - Inmon 28-05-09
  • 13. Implementao de Data Warehouses/Marts
    • Inmon:
      • Ampliao do Modelo de Dados Corporativo:
        • Modelo de Dados de Alto Nvel ou Diagrama Entidade - Associao.
        • Modelo de Dados de Nvel Intermdio.
        • Modelo de Dados de Baixo Nvel.
      • O autor admite que os modelos dimensionais constituem as estruturas mais adequadas ao acesso e integrao dos utilizadores com os contedos de um DW.
        • Acentua a actual convergncia observada entre as metodologias de Kimball e Inmon.
    28-05-09
  • 14. Operational Data Store (ODS)
    • Inmon:
      • uma estrutura de armazenamento dos valores actuais dos dados, orientada a um assunto, integrada, voltil, contendo apenas dados corporativos detalhados.
        • em essncia um sistema operacional, separado do DW.
          • Suporta constantes acessos
          • Actualizaes operacionais
    • Kimball:
      • O ODS contm dados integrados com granularidade mais detalhada.
        • Pode ser utilizado para suporte do nvel mais baixo do DW.
        • de facto parte do DW: constitui o front page de um DW de Kimball. (Kimball 1998, 1997b)
    28-05-09
  • 15. Kimball Vs. Inmon (vantagens) 28-05-09 Bill Inmon Ralph Kimball Melhor definio estratgica do projecto. Infra-Estrutura mais adequada s exigncias de um SAD.
    • DW Corporativo (DWC) modelizado segundo um modelo normalizado (EA):
      • simplificao nos procedimentos de ETL;
      • menor taxas de crescimento do volume de dados.
    • DWC modelizados segundo modelo desnormalizado (esquemas em galxia):
      • estrutura mais flexvel, comportando mais facilmente as alteraes nos sistemas fonte;
      • Desenvolvimento de modelos mais intuitivos e com melhor desempenho.
    Proporciona um recenseamento integral dos sistemas fonte e contedos existentes na organizao.
    • Abordagem Iterativa centrada nas necessidades de informao.
      • Permite antecipar a entrega de resultados.
    Desenvolve uma abordagem sistematizada e completa sobre os processos de integrao. Garante o maior envolvimento dos utilizadores. Metodologia mais vocacionada para definio das componentes de back-end. Permite fasear os custos de investimento em infra-estrutura. Proporciona um melhor time to market (maior ROI). Abordagem de implementao totalmente integrada.
  • 16. Kimball Vs. Inmon (desvantagens) 28-05-09 Bill Inmon Ralph Kimball Abordagem Top-Down centrada nos dados, mais morosa e dispendiosa. Dificuldade em definir as dimenses e factos conformes (consenso nos aspectos essenciais criao de um modelo de dados corporativo segundo um esquema em galxia). Maiores custos iniciais em TI. Esquemas em galxia do DWC -> vertiginoso crescimento do volume de dados armazenado.
    • Abordagem excessivamente centrada nos dados (todo o processo de desenvolvimento depende da prvia concluso do modelo corporativo dos dados:
      • inviabiliza o envolvimento dos utilizadores no projecto;
      • prolonga o perodo de ausncia de resultados.
      • relega para segundo plano a identificao das reais necessidades de informao dos utilizadores.
    • Conduz obteno de procedimentos de ETL, mais complexos:
      • modelos dimensionais requerem operaes adicionais de transformao e agregao dos dados dos sistemas operacionais (usualmente representados em modelos normalizados);
      • alteraes ao nvel dos sistemas operacionais implicam alteraes em procedimentos dedicados a diferentes esquemas em estrelas de diferentes granularidades.
    Modelos normalizados -> pior desempenho analtico, sendo menos adequados e intuitivos para os SAD.
    • Processo de desenvolvimento fragmentado:
      • primeiro o DWC.
      • depois os Data Marts dependem dos ndices de utilizao verificados no DWC.
  • 17. Bibliografia
    • Tese Mestrado) Sistema de Apoio Deciso para a Info Acadmica do IST, Elsa Cardoso, 2003 (Cap. 3)
    • (Livro) The Data Warehouse Lifecycle Toolkit: pratical techniques for building dimensional data warehouse , R. Kimball, Wiley 1996
    • (Livro) The Data Warehouse Lifecycle Toolkit: experts methods for designing, developing, and deploying data warehouses, R. Kimball, Wiley 1998
    • (Livro) Building the data warehouse, W.H. Inmon, 3rd Edition, Wiley, 2002
    • (Livro) Data Marts Does Not Equal Data Warehouse, 2 ed. New York: John Wiley & Sons , 1996.
    • (Artigo) Inmon vs Kimball , S. Gallas, DM Review 1999, http://www.dmreview.com/article_sub.cfm?articleID=1400
    • (Artigo) Differences of Opinion , R. Kimball, M. Ross, March, 2004, c
    • (URL) www.dmreview.com
    • (URL) http://www.inmoncif.com/
    • (URL) http://www.intelligententerprise.com/
    • (URL) http://www.dw-institute.com/
    28-05-09