在BI/DW領(lǐng)域中，圍繞“哪一種數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)（Data Warehouse Architecture）最佳？”的爭論一直沒有休止，這個問題同時也是企業(yè)在建立DW時需要決策的關(guān)鍵問題。Bill Inmon的集線器架構(gòu)/企業(yè)信息工廠架構(gòu)（Hub and Spoke / CIF – Corporate Information Factory）與Ralph Kimball的數(shù)據(jù)集市/數(shù)據(jù)倉庫總線架構(gòu)（Data Mart Bus Architecture/Data Warehouse Bus Architecture）則是DW架構(gòu)的爭論焦點(diǎn)。
但是，這些爭論一直無法形成統(tǒng)一的結(jié)論。到底哪種DW架構(gòu)最好，不同的BI/DW從業(yè)者在不同的項(xiàng)目中，面對不同企業(yè)的不同情況時，往往持有不同的說法。
2005年，Thilini Ariyachandra 與Hugh Watson針對DW架構(gòu)做了一個深入的調(diào)查，調(diào)查題目為“哪種數(shù)據(jù)倉庫最成功？”，受訪者由454位曾在各種不同規(guī)模的企業(yè)（絕大多數(shù)是美國企業(yè)）中參與了DW規(guī)劃與實(shí)施的人員組成，受訪者根據(jù)DW應(yīng)用實(shí)際情況及經(jīng)驗(yàn)體會做出回答。
為了合理設(shè)計(jì)調(diào)查問卷，在調(diào)查問卷中合理設(shè)置調(diào)查對象（參與調(diào)查的DW架構(gòu)）和評判標(biāo)準(zhǔn)（影響DW架構(gòu)選擇的因素及判斷DW架構(gòu)成功的因素等）等內(nèi)容，Watson和Ariyachandra邀請了20位專家組成專家組設(shè)計(jì)調(diào)查問卷及判斷標(biāo)準(zhǔn)等，這20位專家包括了DW領(lǐng)域的兩位先驅(qū)——赫赫有名的Bill Inmon和Ralph Kimball。因此我們可以認(rèn)為這份調(diào)查的結(jié)果是權(quán)威可信的。
參與調(diào)查的DW架構(gòu)
參與“哪種數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)最成功？”調(diào)查的5種DW架構(gòu)
2005年DW架構(gòu)調(diào)查情況
調(diào)查結(jié)果顯示集線器架構(gòu)（hub-and-spoke）、總線架構(gòu)（Bus Architecture）、集中式架構(gòu)（Centralized）三種DW架構(gòu)在接受調(diào)查的企業(yè)的DW實(shí)施中均擁有一定的占有率，分別為39%、26%和17%。
不同數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)的占有率 – 2005年調(diào)查
調(diào)查問卷中針對評判DW架構(gòu)是否成功設(shè)置4個方面的考察標(biāo)準(zhǔn)，每個方面的標(biāo)準(zhǔn)都都由多個評分項(xiàng)（子因素）構(gòu)成�？疾鞓�(biāo)準(zhǔn)包括：
1）信息質(zhì)量（Information quality）—— 架構(gòu)能否有效保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、完整性和一致性等；
2）系統(tǒng)質(zhì)量（System quality）—— 架構(gòu)的靈活性、可擴(kuò)展性和集成能力等；
3）用戶影響（Individual impacts）—— 架構(gòu)是否方便用戶簡單快速的獲取數(shù)據(jù)，圍繞相關(guān)問題以前所未有的方式進(jìn)行分析和探索，從而提高用戶數(shù)據(jù)決策的速度和能力；
4）組織影響（Organizational impacts）—— 架構(gòu)是否滿足業(yè)務(wù)業(yè)務(wù)需求，支持BI相關(guān)分析應(yīng)用，從而保障戰(zhàn)略業(yè)務(wù)目標(biāo)的達(dá)成并改進(jìn)業(yè)務(wù)過程，具有可度量的高投資回報(bào)率（ROI）。
調(diào)查結(jié)果顯示，各種DW架構(gòu)的得分情況如下（評分因素采取7分制，得分越高表示DW架構(gòu)越成功）：
從調(diào)查結(jié)果可以看出，獨(dú)立數(shù)據(jù)集市架構(gòu)（Independent Data Marts）各項(xiàng)得分最低，這證明了獨(dú)立數(shù)據(jù)集市架構(gòu)是糟糕的架構(gòu)這一共識是正確的。
集線器架構(gòu)（hub-and-spoke）在企業(yè)范圍內(nèi)構(gòu)建大型數(shù)據(jù)倉庫時應(yīng)用的最為廣泛，同時集線器架構(gòu)也是花費(fèi)最昂貴和最花費(fèi)時間的架構(gòu)，另外，集線器架構(gòu)還需要在建設(shè)之前的前期規(guī)劃中投入大量時間和預(yù)算進(jìn)行全面而慎重的考慮。
調(diào)查結(jié)果還顯示出數(shù)據(jù)倉庫總線架構(gòu)、集線器架構(gòu)、集中式架構(gòu)三者得分相近，從而解釋了為什么這幾種架構(gòu)相互競爭的局面長期存在——因?yàn)樗麄冊诟髯蕴囟ǖ膽?yīng)用場景中都同樣成功，在幾個考評角度上沒有哪一種能夠占據(jù)主導(dǎo)地位。
調(diào)查者認(rèn)為經(jīng)過不斷的演化，數(shù)據(jù)倉庫總線架構(gòu)、集線器架構(gòu)、集中式架構(gòu)三者之間在不斷相互借鑒和趨同，三者的趨同主要體現(xiàn)在以下方面：
1）他們的架構(gòu)在趨同 —— 比如集線器架構(gòu)中數(shù)據(jù)集市采用了維度模型，而總線架構(gòu)在改進(jìn)后強(qiáng)調(diào)事實(shí)表中必須納入細(xì)節(jié)粒度的數(shù)據(jù)；
2）交付策略在趨同 —— 都開始強(qiáng)調(diào)在做好長期規(guī)劃的前提下實(shí)現(xiàn)短期內(nèi)的成功交付等做法；
3）實(shí)施方法論也在不斷趨同 —— 比如集線器架構(gòu)的自頂向下top down、總線架構(gòu)的自底向上Bottom up及生命周期life cycle等逐漸變得大同小異。
2010年DW架構(gòu)調(diào)查情況
2010年，Watson和Ariyachandra在另一個收集了400多份回答的調(diào)查中，又一次調(diào)查了DW架構(gòu)的占有率，結(jié)果如下所示：
不同數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)的占有率 – 2010年調(diào)查
注：2005年的集線器架構(gòu)（Hub-and-Spoke）和集中式架構(gòu)（Centralized）在上圖2010年的調(diào)查中，已經(jīng)演化為企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)（EDW，EntERPrise Data Warehouse）。
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本文標(biāo)題：哪種數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)最成功？
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