Was sind Entwurfsmuster für Data Warehouses?
Bottom-up-Design
Beim Bottom-up-Ansatz werden zunächst Data Marts erstellt, um Berichts- und Analysefunktionen für bestimmte Geschäftsprozesse bereitzustellen. Diese Data Marts können dann integriert werden, um ein umfassendes Data Warehouse zu erstellen. Die Data-Warehouse-Bus-Architektur ist in erster Linie eine Implementierung des "Busses", einer Sammlung von konformen Dimensionen und konformen Fakten, bei denen es sich um Dimensionen handelt, die (in einer bestimmten Weise) von Fakten in zwei oder mehr Data Marts gemeinsam genutzt werden.

Top-down-Design
Beim Top-Down-Ansatz wird ein normalisiertes Unternehmensdatenmodell verwendet. Im Data Warehouse werden "atomare" Daten, d.h. Daten auf der höchsten Detailebene, gespeichert. Aus dem Data Warehouse werden dimensionale Data Marts erstellt, die Daten enthalten, die für bestimmte Geschäftsprozesse oder bestimmte Abteilungen benötigt werden.

Hybrides Design
Data Warehouses (DW) ähneln oft der Hub-and-Spokes-Architektur. Zu den Legacy-Systemen, die das Warehouse speisen, gehören häufig Customer Relationship Management und Enterprise Resource Planning, die große Datenmengen erzeugen. Um diese verschiedenen Datenmodelle zu konsolidieren und den Extract-Transform-Load-Prozess zu vereinfachen, nutzen Data Warehouses oft einen operativen Datenspeicher, dessen Informationen in das eigentliche DW geparst werden. Um die Datenredundanz zu verringern, speichern größere Systeme die Daten oft normalisiert. Auf dem Data Warehouse können dann Data Marts für spezifische Berichte aufgebaut werden.

Eine hybride DW-Datenbank wird in der dritten Normalform gehalten, um Datenredundanz zu vermeiden. Eine normale relationale Datenbank ist jedoch für Business-Intelligence-Berichte, bei denen dimensionales Modellieren vorherrscht, nicht effizient. Kleine Data Marts können Daten aus dem konsolidierten Warehouse beziehen und die gefilterten, spezifischen Daten für die benötigten Faktentabellen und Dimensionen verwenden. Das DW bietet eine einzige Informationsquelle, aus der die Data Marts lesen können, um eine breite Palette von Geschäftsinformationen bereitzustellen. Die hybride Architektur ermöglicht es, ein DW durch ein Master Data Management Repository zu ersetzen, in dem operative (nicht statische) Informationen gespeichert werden können.

Die Modellierungskomponenten des Data Vault folgen einer Hub-and-Spokes-Architektur. Bei diesem Modellierungsstil handelt es sich um ein hybrides Design, das die besten Praktiken der dritten Normalform und des Sternschemas vereint. Das Datentresor-Modell ist keine echte dritte Normalform und bricht einige ihrer Regeln, aber es ist eine Top-down-Architektur mit einem Bottom-up-Design. Das Datentresor-Modell ist als reines Data Warehouse konzipiert. Es ist nicht darauf ausgerichtet, für den Endnutzer zugänglich zu sein. Wenn es aufgebaut ist, muss für geschäftliche Zwecke immer noch ein Data Mart oder ein auf einem Sternschema basierender Freigabebereich verwendet werden.
* Bottom-Up-Ansatz: Die Unterstützung von f
What are data warehouses design patterns
Bottom-up design
In the bottom-up approach, data marts are first created to provide reporting and analytical capabilities for specific business processes. These data marts can then be integrated to create a comprehensive data warehouse. The data warehouse bus architecture is primarily an implementation of "the bus", a collection of conformed dimensions and conformed facts, which are dimensions that are shared (in a specific way) between facts in two or more data marts.[25]

Top-down design
The top-down approach is designed using a normalized enterprise data model. "Atomic" data, that is, data at the greatest level of detail, are stored in the data warehouse. Dimensional data marts containing data needed for specific business processes or specific departments are created from the data warehouse.[26]

Hybrid design
Data warehouses (DW) often resemble the hub and spokes architecture. Legacy systems feeding the warehouse often include customer relationship management and enterprise resource planning, generating large amounts of data. To consolidate these various data models, and facilitate the extract transform load process, data warehouses often make use of an operational data store, the information from which is parsed into the actual DW. To reduce data redundancy, larger systems often store the data in a normalized way. Data marts for specific reports can then be built on top of the data warehouse.

A hybrid DW database is kept on third normal form to eliminate data redundancy. A normal relational database, however, is not efficient for business intelligence reports where dimensional modeling is prevalent. Small data marts can shop for data from the consolidated warehouse and use the filtered, specific data for the fact tables and dimensions required. The DW provides a single source of information from which the data marts can read, providing a wide range of business information. The hybrid architecture allows a DW to be replaced with a master data management repository where operational (not static) information could reside.

The data vault modeling components follow hub and spokes architecture. This modeling style is a hybrid design, consisting of the best practices from both third normal form and star schema. The data vault model is not a true third normal form, and breaks some of its rules, but it is a top-down architecture with a bottom up design. The data vault model is geared to be strictly a data warehouse. It is not geared to be end-user accessible, which, when built, still requires the use of a data mart or star schema-based release area for business purposes.
* Bottom-Up approach: Supporting f