骚人图企业规划数据仓库项目的时候，往往会遇到很多数据仓库软件供应商。各供应商除了推销相关的软件工具外，同时也会向企业灌输许多概念。其中，数据仓库和数据集市是最常见的两个术语了。各个供应商术语定义不统一、销售策略不一样，这往往会给企业带来很大的混淆。最典型的问题是：到底是先上一个企业级的数据仓库呢？还是先上一个部门级的数据集市？这其实是是否要上独立型数据集市的问题。

　　数据集市可以分为两种类型——独立型数据集市和从属型数据集市。独立型数据集市直接从操作型环境获取数据，从属型数据集市从企业级数据仓库获取数据，带有从属型数据集市的体系结构。

　　数据仓库规模大、周期长，一些规模比较小的企业用户难以承担。因此，作为快速解决企业当前存在的实际问题的一种有效方法，独立型数据集市成为一种既成事实。独立型数据集市是为满足特定用户（一般是部门级别的）的需求而建立的一种分析型环境，它能够快速地解决某些具体的问题，而且投资规模也比数据仓库小很多。

　　独立型数据集市的存在会给人造成一种错觉，似乎可以先独立地构建数据集市，当数据集市达到一定的规模再直接转换为数据仓库。有些销售人员会推销这种观点，其实质却常常是因为建立企业级数据仓库的销售周期太长以至于不好操作。

　　多个独立的数据集市的累积，是不能形成一个企业级的数据仓库的，这是由数据仓库和数据集市本身的特点决定的—数据集市为各个部门或工作组所用，各个集市之间存在不一致性是难免的。因为脱离数据仓库的缘故，当多个独立型数据集市增长到一定规模之后，由于没有统一的数据仓库协调，企业只会又增加一些信息孤岛，仍然不能以整个企业的视图分析数据。借用Inmon的比喻：人们不可能将大海里的小鱼堆在一起就构成一头大鲸鱼，这也说明了数据仓库和数据集市有本质的不同。

　　如果企业最终想建设一个全企业统一的数据仓库，想要以整个企业的视图分析数据，独立型数据集市恐怕不是合适的选择；也就是说“先独立地构建数据集市，当数据集市达到一定的规模再直接转换为数据仓库”是不合适的。从长远的角度看，从属型数据集市在体系结构上比独立型数据集市更稳定，可以说是数据集市未来建设的主要方向。