前段时间和一家互联网创新企业的数据架构师聊天，说他们正准备开始用Data Vault的模型进行数据仓库的建设，他们有一套维度建模的集市，但是维度建模的特点是更贴业务，但是对于数据的存储不是很友好，对于数据友好，他们是想在维度集市之前，加一层Data Vault的数据层。

其实这个数据架构也就很明白啦。ER来说太突出从上往下的关系，但是现在的创新企业的数据架构的关系还不明确，不好去表达，那Data Vault 是一个很好的选择，综合了ER和DM。同时还是保留原有的维度集市进行数据分析。这说明该企业已经有了一定的数据结构的大方向，只是细节还是不确定，那么Data Vault就是一个很好的载体，也是一个很好的解决方案。
有一点是需要探讨的是，习惯了维度建模的架构师，怎么去建立好这个数据层呢？有一点无法逾越的是，维度建模强调业务，就是有用的放在一块，如果面向数据，不可避免的是要对数据进行整理，那整理就会有类似主题的概念，所以个人认为Data Vault要有一个弱主题的形式存在，不然太散，Hub太多，不好维护。当然也不要像是ER那种强主题形式，也不适合。还有一点就是用ER地有一个特点就是业务逻辑简单，但是实际场景复杂，而DM是另外一方面，业务逻辑多变，但实际场景简单。但是当DM这一方，想去尝试多个场景的，同时业务逻辑会更多变时，那维度模型似乎就是支撑不了。因为应付一个场景的多变的需求还可以，和同时应付多个场景的多变需求，而且多个场景的数据之间还有关联，那么就需要一个能够体现关系的模型出现。Data Vault是一个很好的选择。
总结一下，数据越是需要反应关系，其路径就是如图所示，一步步递进，最终是ER。