Data Warehouse vs Data Mart - Forskellen mellem dem

Af: David Carter David Carter
Hours Opdateret

Nøgleforskel mellem Data Warehouse og Data Mart

  • Data Warehouse er et stort lager af data indsamlet fra forskellige kilder, hvorimod Data Mart kun er en undertype af et data warehouse.
  • Data Warehouse er fokuseret på alle afdelinger i en organisation, hvorimod Data Mart fokuserer på en bestemt gruppe.
  • Data Warehouse designproces er kompliceret, mens Data Mart processen er nem at designe.
  • Data Warehouse tager lang tid til datahåndtering, hvorimod Data Mart tager kort tid til datahåndtering.
  • Ved sammenligning af Data Warehouse vs Data Mart er størrelsesområdet for Data Warehouse 100 GB til 1 TB+, mens Data Mart-størrelsen er mindre end 100 GB.
  • Når vi skelner mellem Data Warehouse og Data Mart, tager Data Warehouse implementeringsprocessen 1 måned til 1 år, hvorimod Data Mart tager et par måneder at gennemføre implementeringsprocessen.
Forskellen mellem Data Warehouse og Data Mart
Forskellen mellem Data Warehouse og Data Mart

Hvad er Data Warehouse?

A Data varehus indsamler og administrerer data fra forskellige kilder for at give meningsfuld forretningsindsigt.

Det er en samling af data, som er adskilt fra driftssystemerne og understøtter virksomhedens beslutningstagning. I Data Warehouse lagres data fra et historisk perspektiv.

Dataene i lageret er extracfra flere funktionelle enheder. Det kontrolleres, renses og integreres derefter med data warehouse-systemet. Data warehouse bruger et meget hurtigt computersystem med stor lagerkapacitet. Dette værktøj kan besvare alle komplekse forespørgsler vedrørende data.

Hvad er Data Mart?

A datamart er en simpel form for et datavarehus. Den er fokuseret på et enkelt emne. Data Mart trækker data fra kun få kilder. Disse kilder kan være centralt datavarehus, interne driftssystemer eller eksterne datakilder.

Et datamarked er et indeks og et eksempeltractionssystem. Det er en vigtig delmængde af et datalager. Det er emneorienteret og designet til at imødekomme behovene hos en specifik gruppe af brugere. Sammenlignet med Data Mart og Data Warehouse er datamarts hurtige og nemme at bruge, da de bruger små mængder data.

RELATEREDE ARTIKLER

Forskelle mellem Data Warehouse og Data Mart

Her er den største forskel mellem Data Mart og Data Warehouse:

Parameter Data varehus Data Mart
Definition Et datavarehus er et stort lager af data indsamlet fra forskellige organisationer eller afdelinger i en virksomhed. Et datamarked er den eneste undertype af et datavarehus. Den er designet til at imødekomme en bestemt brugergruppes behov.
Brug Det hjælper at tage en strategisk beslutning. Det hjælper med at tage taktiske beslutninger for virksomheden.
Objektiv Hovedformålet med Data Warehouse er at give et integreret miljø og sammenhængende billede af virksomheden på et tidspunkt. En datamart, der mest bruges i en forretningsafdeling på afdelingsniveau.
Design Designprocessen for Data Warehouse er ret vanskelig. Designprocessen for Data Mart er nem.
Må eller må ikke bruges i en dimensionel model. Det kan dog fodre dimensionelle modeller. Den er bygget fokuseret på en dimensionel model ved hjælp af et startskema.
Datahåndtering Data warehousing omfatter et stort område af virksomheden, hvorfor det tager lang tid at behandle det. Data marts er nemme at bruge, designe og implementere, da det kun kan håndtere små mængder data.
Fokus Data warehousing er bredt fokuseret på alle afdelinger. Det er muligt, at det endda kan repræsentere hele virksomheden. Data Mart er fagorienteret, og det bruges på afdelingsniveau.
Datatype De data, der er gemt i datavarehuset, er altid detaljerede sammenlignet med datamart. Data Marts er bygget til bestemte brugergrupper. Derfor er data korte og begrænsede.
Fagområde Hovedformålet med Data Warehouse er at give et integreret miljø og sammenhængende billede af virksomheden på et tidspunkt. Holder for det meste kun ét fagområde - for eksempel salgstal.
Datalagring Designet til at gemme beslutningsdata for hele virksomheden, ikke kun marketingdata. Dimensionsmodellering og stjerneskemadesign brugt til at optimere ydeevnen af ​​adgangslag.
Datatype Tidsvarians og ikke-flygtigt design håndhæves strengt. Indeholder for det meste konsolideringsdatastrukturer for at imødekomme emneområdets forespørgsels- og rapporteringsbehov.
Dataværdi Skrivebeskyttet fra slutbrugerens synspunkt. Transaktionsdata uanset korn fodret direkte fra datavarehuset.
Anvendelsesområde Data warehousing er mere nyttigt, da det kan bringe oplysninger fra enhver afdeling. Datamart indeholder data fra en bestemt afdeling af en virksomhed. Der er måske separate data marts til salg, økonomi, marketing osv. Har begrænset brug
Kilde I Data Warehouse kommer data fra mange kilder. I Data Mart kommer data fra meget få kilder.
Størrelse Størrelsen af ​​datavarehuset kan variere fra 100 GB til 1 TB+. Størrelsen på Data Mart er mindre end 100 GB.
Implementeringstid Implementeringsprocessen af ​​Data Warehouse kan forlænges fra måneder til år. Implementeringsprocessen af ​​Data Mart er begrænset til få måneder.

Opsummer dette indlæg med: