Inmon vs. Kimball: Una Revisión de las Diferencias en las Perspectivas Analíticas

El mundo de los datos y la analítica está en constante evolución. En sus días más simples, la organización de datos típica consistía en algunos archivos, bases de datos de aplicaciones o transacciones, almacenes de datos y mercados de datos de informes. A medida que las fuentes de datos, los volúmenes, las velocidades de generación y el proceso de recopilación han crecido a lo largo de los años, el entorno informático actual debe lidiar con conjuntos de datos extremadamente grandes, comúnmente conocidos como «big data», que revelan patrones, tendencias y más, en los que las organizaciones pueden basar sus decisiones.

La mayoría de las organizaciones de hoy en día tienen muchos, si no todos, los componentes destacados en la arquitectura de referencia que se transmite en la Figura 1: aplicaciones, sistemas y fuentes, transferencia de datos, capa de datos empresariales, servicios de datos, análisis e informes, y procesamiento de datos avanzado.

Figura 1-Arquitectura de referencia compleja

Con el almacén de datos y los centros de datos comerciales representados como uno de los 28 componentes posibles, es difícil comprender cómo encajan en la imagen a primera vista. Pero la mayoría de las organizaciones se preocupan actualmente por algo más que un almacén de datos: deben gestionar de forma coherente un entorno complejo como el que se muestra en la Figura 1.

Las arquitecturas Kimball e Inmon ofrecen marcos para ayudar en el desarrollo de arquitecturas de referencia complejas.

Actualización rápida de los dos enfoques

Antes de aplicar los patrones de Kimball o Inmon, vale la pena revisar las diferencias entre los dos enfoques. Vea las representaciones visuales de cada uno en la Figura 21 y la Figura 32 .

El trabajo de Kimball e Inmon, los fundadores de los respectivos modelos, se desafiaron mutuamente. Si bien ambos enfoques están impulsados predominantemente por el ciclo de desarrollo de un modelo de datos, los modelos se basan en un enfoque único de un enfoque ascendente o descendente. Estas tensiones se desarrollaron en el desarrollo de los entornos generales de almacenamiento y análisis de datos.

Figura 2-Kimball visual

Ver Figura 3-Vista visual de Inmon

El enfoque de Kimball indica que los almacenes de datos y los data marts están impulsados por procesos de negocio y preguntas de negocio. El peligro obvio de esto es que los datos útiles no necesariamente se categoricen o capturen, ya que no encajarían dentro del proceso de negocio que se está definiendo.

El enfoque Inmon indica la creación de un almacén de datos empresarial con modelos lógicos diseñados para cada entidad en torno a un tema, como medidor, factura y activo. El desafío es que, si bien los temas principales pueden representar diferencias, las entidades que los apoyan pueden representar elementos comunes que pueden perderse.

Por ejemplo, la ubicación de un medidor representada por una ubicación de servicio, la dirección de facturación representada en la factura y la ubicación de inventario o de implementación de un activo pueden compartir atributos comunes. Incluso en Inmon, existe el peligro de que la ubicación del servicio, la dirección de facturación, el activo, la ubicación de inventario y la ubicación de implementación de activos se representen como cinco objetos diferentes, ya que se considera que admiten diferentes verticales en la organización con diferentes data marts.

Los enfoques Inmon y Kimball son impulsados por el ciclo para desarrollar el modelo de datos conceptual, luego implementar los modelos de datos en una forma física. Este ciclo puede apoyar enfoques de desarrollo más ágiles, pero se alineará más estrechamente con un tipo de enfoque de desarrollo en cascada debido a la linealidad de la investigación (basada en el proceso o el tema de la empresa), el desarrollo del modelo conceptual (basado en los datos en el proceso o el tema de la empresa) y el desarrollo del modelo físico.

Dar el siguiente paso

Un proceso ágil podría dificultar la inyección de ciclos en este tipo de actividad de desarrollo. El desafío para cada organización será tomar las lecciones aprendidas de los enfoques Inmon y Kimball y aplicarlas en un nuevo contexto.

Más detalles sobre cómo aplicar los patrones a un entorno complejo en la segunda parte de esta serie de blogs: ¡estén atentos!

Mientras tanto, echa un vistazo a nuestra publicación reciente sobre la implementación exitosa de la gestión de la información empresarial (EIM).