¿Qué son los patrones de diseño de almacenes de datos?
Diseño ascendente
En el enfoque ascendente, los mercados de datos se crean primero para proporcionar capacidades analíticas y de elaboración de informes para procesos empresariales específicos. A continuación, estos mercados de datos pueden integrarse para crear un almacén de datos completo. La arquitectura del bus del almacén de datos es principalmente una implementación de "el bus", una colección de dimensiones conformadas y hechos conformados, que son dimensiones que se comparten (de una forma específica) entre hechos de dos o más marts de datos[25].

Diseño descendente
El enfoque descendente se diseña utilizando un modelo de datos empresarial normalizado. Los datos "atómicos", es decir, los datos con el mayor nivel de detalle, se almacenan en el almacén de datos. A partir del almacén de datos se crean mercados de datos dimensionales que contienen datos necesarios para procesos empresariales específicos o departamentos concretos[26].

Diseño híbrido
Los almacenes de datos (DW) suelen parecerse a la arquitectura de centro y radios. Los sistemas heredados que alimentan el almacén suelen incluir la gestión de relaciones con los clientes y la planificación de recursos empresariales, que generan grandes cantidades de datos. Para consolidar estos diversos modelos de datos y facilitar el proceso de extracción, transformación y carga, los almacenes de datos suelen utilizar un almacén de datos operativos, cuya información se analiza en el propio DW. Para reducir la redundancia de datos, los sistemas más grandes suelen almacenar los datos de forma normalizada. Sobre el almacén de datos pueden construirse marts de datos para informes específicos.

Una base de datos DW híbrida se mantiene en tercera forma normal para eliminar la redundancia de datos. Sin embargo, una base de datos relacional normal no es eficaz para los informes de inteligencia empresarial, en los que predomina el modelado dimensional. Los pequeños data marts pueden comprar datos del almacén consolidado y utilizar los datos filtrados y específicos para las tablas de hechos y dimensiones necesarias. El DW proporciona una única fuente de información de la que pueden leer los marts de datos, proporcionando una amplia gama de información empresarial. La arquitectura híbrida permite sustituir un DW por un repositorio de gestión de datos maestros en el que podría residir información operativa (no estática).

Los componentes del modelado de la bóveda de datos siguen la arquitectura de centro y radios. Este estilo de modelado es un diseño híbrido, compuesto por las mejores prácticas tanto de la tercera forma normal como del esquema en estrella. El modelo de bóveda de datos no es una verdadera tercera forma normal, y rompe algunas de sus reglas, pero es una arquitectura descendente con un diseño ascendente. El modelo de bóveda de datos está orientado a ser estrictamente un almacén de datos. No está orientado a ser accesible para el usuario final, lo que, cuando se construye, sigue requiriendo el uso de un área de publicación basada en un data mart o en un esquema en estrella para fines empresariales.
* Enfoque ascendente: Apoyar la 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