Data Warehouse vs. Data Mart – Unterschied zwischen ihnen

Hauptunterschied zwischen Data Warehouse und Data Mart

  • Data Warehouse ist ein großes Repository mit Daten, die aus verschiedenen Quellen gesammelt wurden, während Data Mart nur eine Unterart eines Data Warehouse ist.
  • Data Warehouse konzentriert sich auf alle Abteilungen einer Organisation, während sich Data Mart auf eine bestimmte Gruppe konzentriert.
  • Der Entwurfsprozess für das Data Warehouse ist kompliziert, während der Data-Mart-Prozess einfach zu entwerfen ist.
  • Data Warehouse benötigt viel Zeit für die Datenverarbeitung, während Data Mart nur kurze Zeit für die Datenverarbeitung benötigt.
  • Beim Vergleich von Data Warehouse und Data Mart beträgt der Größenbereich des Data Warehouse 100 GB bis 1 TB+, während die Data Mart-Größe weniger als 100 GB beträgt.
  • Wenn wir zwischen Data Warehouse und Data Mart unterscheiden, dauert der Data Warehouse-Implementierungsprozess 1 Monat bis 1 Jahr, während Data Mart einige Monate benötigt, um den Implementierungsprozess abzuschließen.
Unterschied zwischen Data Warehouse und Data Mart
Unterschied zwischen Data Warehouse und Data Mart

Was ist DataWarehouse?

A Data Warehousing sammelt und verwaltet Daten aus verschiedenen Quellen, um aussagekräftige Geschäftseinblicke zu liefern.

Dabei handelt es sich um eine von den operativen Systemen getrennte Datensammlung, die die Entscheidungsfindung des Unternehmens unterstützt. Im Data Warehouse werden Daten aus historischer Perspektive gespeichert.

Die Daten im Lager werden aus mehreren Funktionseinheiten extrahiert. Es wird überprüft, bereinigt und dann in das Data Warehouse-System integriert. Das Data Warehouse nutzte ein sehr schnelles Computersystem mit großer Speicherkapazität. Dieses Tool kann jede Nachricht beantwortenplex Abfragen zu Daten.

Was ist DataMart?

A Datamart ist eine einfache Form eines Data Warehouse. Es konzentriert sich auf ein einzelnes Thema. Data Mart bezieht Daten nur aus wenigen Quellen. Bei diesen Quellen kann es sich um ein zentrales Data Warehouse, interne Betriebssysteme oder externe Datenquellen handeln.

Ein Data Mart ist ein Index- und Extraktionssystem. Es handelt sich um eine wichtige Teilmenge eines Data Warehouse. Es ist themenorientiert und auf die Bedürfnisse einer bestimmten Benutzergruppe zugeschnitten. Im Vergleich zwischen Data Mart und Data Warehouse sind Data Marts schnell und einfach zu verwenden, da sie kleine Datenmengen nutzen.

Unterschiede zwischen Data Warehouse und Data Mart

Hier ist der Hauptunterschied zwischen Data Mart und Data Warehouse:

Parameter Data Warehousing Datenmarkt
Definition Ein Data Warehouse ist ein großes Repository mit Daten, die von verschiedenen Organisationen oder Abteilungen innerhalb eines Unternehmens gesammelt werden. Ein Data Mart ist ein einziger Untertyp eines Data Warehouse. Es ist auf die Bedürfnisse einer bestimmten Benutzergruppe zugeschnitten.
Anwendungsbereich Es hilft, eine strategische Entscheidung zu treffen. Es hilft, taktische Entscheidungen für das Unternehmen zu treffen.
Ziel Das Hauptziel von Data Warehouse besteht darin, eine integrierte Umgebung und ein kohärentes Bild des Unternehmens zu einem bestimmten Zeitpunkt bereitzustellen. Ein Data Mart, der hauptsächlich in einem Geschäftsbereich auf Abteilungsebene verwendet wird.
Entwerfen Der Entwurfsprozess von Data Warehouse ist ziemlich schwierig. Der Designprozess von Data Mart ist einfach.
Kann in einem dimensionalen Modell verwendet werden oder nicht. Es kann jedoch dimensionale Modelle füttern. Der Aufbau basiert auf einem dimensionalen Modell unter Verwendung eines Startschemas.
Datenverarbeitung Data Warehousing umfasst einen großen Bereich des Unternehmens, weshalb die Verarbeitung lange dauert. Data Marts sind einfach zu verwenden, zu entwerfen und zu implementieren, da sie nur kleine Datenmengen verarbeiten können.
Setzen Sie mit Achtsamkeit Data Warehousing ist breit auf alle Abteilungen ausgerichtet. Es ist möglich, dass es sogar das gesamte Unternehmen repräsentiert. Data Mart ist themenorientiert und wird auf Abteilungsebene eingesetzt.
Datentyp Die im Data Warehouse gespeicherten Daten sind im Vergleich zum Data Mart immer detailliert. Data Marts werden für bestimmte Benutzergruppen erstellt. Daher sind die Daten kurz und begrenzt.
Fachbereich Das Hauptziel von Data Warehouse besteht darin, eine integrierte Umgebung und ein kohärentes Bild des Unternehmens zu einem bestimmten Zeitpunkt bereitzustellen. Behandeln meist nur einen Themenbereich, zum Beispiel Umsatzzahlen.
Datenspeicherung Entwickelt, um unternehmensweite Entscheidungsdaten zu speichern, nicht nur Marketingdaten. Zur Optimierung der Leistung der Zugriffsschicht werden dimensionale Modellierung und Sternschema-Design eingesetzt.
Datentyp Zeitvarianz und nichtflüchtiges Design werden strikt durchgesetzt. Enthält hauptsächlich Konsolidierungsdatenstrukturen, um den Abfrage- und Berichtsanforderungen des Themenbereichs gerecht zu werden.
Datenwert Aus Sicht des Endbenutzers schreibgeschützt. Transaktionsdaten unabhängig vom Getreide werden direkt aus dem Data Warehouse eingespeist.
Geltungsbereich Data Warehousing ist hilfreicher, da es Informationen aus jeder Abteilung bereitstellen kann. Data Mart enthält Daten einer bestimmten Abteilung eines Unternehmens. Möglicherweise gibt es separate Data Marts für Vertrieb, Finanzen, Marketing usw. Die Nutzung ist begrenzt
Quelle Im Data Warehouse stammen Daten aus vielen Quellen. Im Data Mart stammen Daten aus sehr wenigen Quellen.
Größe Die Größe des Data Warehouse kann zwischen 100 GB und 1 TB+ liegen. Die Größe des Data Mart beträgt weniger als 100 GB.
Umsetzungszeit Der Implementierungsprozess von Data Warehouse kann von Monaten auf Jahre ausgedehnt werden. Der Implementierungsprozess von Data Mart ist auf wenige Monate beschränkt.