Inmon, Kimball of Data Vault?
Een paar maanden geleden werd er in de BI Dutch groep op LinkedIn een discussie gestart waarin een BI professional de vraag stelde wat de beweegredenen zijn om voor een Inmon of Kimball architectuur te kiezen. Data Vault liet hij in eerste instantie even buiten beschouwing. Een vraag die velen van ons regelmatig bezig houdt.
Er kwamen bijna 50 reacties binnen op deze vraag van onder andere Frank Buytendijk, Harm van der Lek en Emiel van Bockel, manager IS & BI bij het Centraal Boekhuis. Goede reacties die gemeen hebben dat je niet kiest voor het één of het ander, maar voor de juiste ‘mashup’. "Je moet A doen als A nodig is, en B als B nodig is, en A én B als beiden nodig zijn". Frank Buytendijk: “vakmanschap komt niet voort uit het kiezen van een school van denken, maar bestaat uit weten wanneer je wat moet doen”. De hamvraag blijft dan: hoe weet je wanneer je wat moet doen…? Buytendijk antwoordt daarop: “Hoe meer je neigt naar closed loop architectuur, waarbij het data warehouse ook transactionele systemen voedt, en hoe meer je neigt naar het beantwoorden van onbekende vragen, en hoe meer je het datawarehouse open wilt houden, hoe meer je normaliseert. Hoe meer je neigt naar toepassingen voor een bepaald gedefinieerd doel dat stabiel moet blijven, hoe meer je denormaliseert. In afnemende mate is dat een fysiek modelleringsproces (flash memory servers), in toenemende mate een logisch modelleringsproces.”
Inmon, Kimball of Data Vault? Het hangt er dus van af. En het is aan ons als BI professionals de kennis en ervaring te hebben om de juiste keuze te maken. Een klein bedrijf dat net begint met BI en voor wie historie (nog) niet belangrijk is een op Data Vault gestoelde architectuur op te dringen is zeer waarschijnlijk niet de juiste keuze. En bij een financiële instelling een alleen op een Kimball gebaseerde architectuur neer te zetten is zeer waarschijnlijk vragen om problemen. Geen concreet antwoord dus, wel veel input om je kennis en ervaring te verrijken. Wil je de hele discussie lezen, wordt dan lid van de BI Dutch groep op LinkedIn en lees de discussie hier.