在BI/DW領域中，圍繞“哪一種數據倉庫架構（Data Warehouse Architecture）最佳？”的爭論一直沒有休止，這個問題同時也是企業在建立DW時需要決策的關鍵問題。Bill Inmon的集線器架構/企業信息工廠架構（Hub and Spoke / CIF – Corporate Information Factory）與Ralph Kimball的數據集市/數據倉庫總線架構（Data Mart Bus Architecture/Data Warehouse Bus Architecture）則是DW架構的爭論焦點。
但是，這些爭論一直無法形成統一的結論。到底哪種DW架構最好，不同的BI/DW從業者在不同的項目中，面對不同企業的不同情況時，往往持有不同的說法。
2005年，Thilini Ariyachandra 與Hugh Watson針對DW架構做了一個深入的調查，調查題目為“哪種數據倉庫最成功？”，受訪者由454位曾在各種不同規模的企業（絕大多數是美國企業）中參與了DW規劃與實施的人員組成，受訪者根據DW應用實際情況及經驗體會做出回答。
為了合理設計調查問卷，在調查問卷中合理設置調查對象（參與調查的DW架構）和評判標準（影響DW架構選擇的因素及判斷DW架構成功的因素等）等內容，Watson和Ariyachandra邀請了20位專家組成專家組設計調查問卷及判斷標準等，這20位專家包括了DW領域的兩位先驅——赫赫有名的Bill Inmon和Ralph Kimball。因此我們可以認為這份調查的結果是權威可信的。
參與調查的DW架構
參與“哪種數據倉庫架構最成功？”調查的5種DW架構
2005年DW架構調查情況
調查結果顯示集線器架構（hub-and-spoke）、總線架構（Bus Architecture）、集中式架構（Centralized）三種DW架構在接受調查的企業的DW實施中均擁有一定的占有率，分別為39%、26%和17%。
不同數據倉庫架構的占有率 – 2005年調查
調查問卷中針對評判DW架構是否成功設置4個方面的考察標準，每個方面的標準都都由多個評分項（子因素）構成。考察標準包括：
1）信息質量（Information quality）—— 架構能否有效保證數據準確性、完整性和一致性等；
2）系統質量（System quality）—— 架構的靈活性、可擴展性和集成能力等；
3）用戶影響（Individual impacts）—— 架構是否方便用戶簡單快速的獲取數據，圍繞相關問題以前所未有的方式進行分析和探索，從而提高用戶數據決策的速度和能力；
4）組織影響（Organizational impacts）—— 架構是否滿足業務業務需求，支持BI相關分析應用，從而保障戰略業務目標的達成并改進業務過程，具有可度量的高投資回報率（ROI）。
調查結果顯示，各種DW架構的得分情況如下（評分因素采取7分制，得分越高表示DW架構越成功）：
從調查結果可以看出，獨立數據集市架構（Independent Data Marts）各項得分最低，這證明了獨立數據集市架構是糟糕的架構這一共識是正確的。
集線器架構（hub-and-spoke）在企業范圍內構建大型數據倉庫時應用的最為廣泛，同時集線器架構也是花費最昂貴和最花費時間的架構，另外，集線器架構還需要在建設之前的前期規劃中投入大量時間和預算進行全面而慎重的考慮。
調查結果還顯示出數據倉庫總線架構、集線器架構、集中式架構三者得分相近，從而解釋了為什么這幾種架構相互競爭的局面長期存在——因為他們在各自特定的應用場景中都同樣成功，在幾個考評角度上沒有哪一種能夠占據主導地位。
調查者認為經過不斷的演化，數據倉庫總線架構、集線器架構、集中式架構三者之間在不斷相互借鑒和趨同，三者的趨同主要體現在以下方面：
1）他們的架構在趨同 —— 比如集線器架構中數據集市采用了維度模型，而總線架構在改進后強調事實表中必須納入細節粒度的數據；
2）交付策略在趨同 —— 都開始強調在做好長期規劃的前提下實現短期內的成功交付等做法；
3）實施方法論也在不斷趨同 —— 比如集線器架構的自頂向下top down、總線架構的自底向上Bottom up及生命周期life cycle等逐漸變得大同小異。
2010年DW架構調查情況
2010年，Watson和Ariyachandra在另一個收集了400多份回答的調查中，又一次調查了DW架構的占有率，結果如下所示：
不同數據倉庫架構的占有率 – 2010年調查
注：2005年的集線器架構（Hub-and-Spoke）和集中式架構（Centralized）在上圖2010年的調查中，已經演化為企業數據倉庫架構（EDW，EntERPrise Data Warehouse）。
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本文標題：哪種數據倉庫架構最成功？
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