在Google上搜索“Inmon和Kimball”，你会和轻松地找到这两个名字的概念，它们是两种著名的数据仓库架构方式。然而在这信息的海洋中，你会发现几乎所有的内容几乎都能得出一个结论，那就是要在Bill Inmon和Ralph Kimball两者之间选择其一。

　　但是，“数据仓库之父”Bill Inmon却告诉我们，在一定的环境这下，其实这两种架构完全可以共存，且协作良好。对此，来自电力公司的BI系统架构师Bill Harrison表示：“两种架构都有各自的应用，Inmon的标准化数据模型对于集中式数据仓库来说是非常好的，但当你设计数据集市的时候，Kimball则更佳。所以没有理由我们不能两者都使用。”

　　回顾Inmon和Kimball的历史

　　在TechTarget数据库编辑的一篇博客中，我们对Inmon和Kimball的两种数据仓库架构进行了对比，那么这里我们就来回顾一下他们两个人的历史。Bill Inmon和Ralph Kimball早在上世纪90年达初就发表了各自的方法论，然而其中有一点是二者相同的：他们都希望帮助企业实现高效的信息管理并做出更好的商业决策。只是二者实现的方法不同而已。

　　Inmon以“数据仓库之父”著称，他的方法就是构建企业数据仓库——集中式的关系型数据库管理系统，它能够为用户提供访问高质量、高集成、标准化数据的能力。有趣的是，Inmon是第一个承认他的方法比较昂贵，且短期内不易看到ROI的人，但同时Inmon也强调他的方法拥有长期持久的投资回报率。

　　Kimball被人们称为“商业智能之父”，他开创了数据集市的概念，这是一个小型的信息库，设计用来企业内特定部门的需求，比如财务、人力资源、销售等。虽然Kimball的空间模型能够带来快速的投资回报率，但是专家认为在数据集市的海洋中想要维护数据质量是一件棘手的事。

　　两种数据仓库架构在过去的20年中都经历了不断地演变过程，Inmon架构目前包含了文本数据仓库，而Kimball现在则更加关注数据一致性。近期，TechTarget网站对Bill Inmon进行了专访，他相信两种架构完全可以协作共生，甚至可以起到意想不到的“化学反应”。

　　“Kimball架构应对数据集市是非常好的，部门级数据管理可以通过构建数据集市的方式进行，”Inmon说：“但是企业同样需要通过集中整合的数据仓库来对数据集市进行掌控，这可以用到经典的Inmon模式的数据仓库。”

　　Inmon与Kimball共存的证明

　　在TechTarget本周的报道中，我们分享了一个数据集成建模工具的实施案例。来自美国的Omaha电力公司实施了Inmon模式的数据仓库和Kimball模式的数据集市，他们的BI系统架构师Bill Harrison认为网络中报道Inmon同Kimball不能共存的文章是一派胡言。

　　“这样的说法已经存在不是一年两年了，网上的报道更多的是在炒作，吸引人的眼球，” Harrison说：“我认为Inmon和Kimball不能共存的说法太荒诞了，两种架构应该是互补的，我们完全可以一起使用。”

　　Harrison表示，在构建数据集市时选择Kimball是有道理的，因为这种架构理解起来相对简单，而且能够提供过硬的性能和快速的回报。这个架构设计的初衷，就是以最快的速度将数据传递给业务用户，大多数的源系统并不是这样设计的，相反地，它们是设计用来更快地从业务人员那里获得数据。

　　举例来说，Omaha电力公司运行了Oracle PeopleSoft软件来帮助企业跟踪特定区域内的客户。PeopleSoft应用中的信息表格主要是用来让用户更轻松地将信息填进去。Harrison对此解释说：“那么如何将信息从系统中传递出去呢?你需要不同的设计，数据集市和Kimball模式可以解决这个问题，它对数据完全地重新进行设计，然后将部分数据‘去标准化’，使得它们可以适应更快的报表和查询需求。”

　　另一方面，Harrison表示Inmon架构在公司内部负责设计并维护集中式企业数据仓库，同样运行的非常好。理解并遵循Inmon理论是非常重要的，在创建一个企业数据仓库时，它强调了数据标准化。无论是否服务于Kimball模式的数据集市，Harrison认为这都是需要注意的地方。