Entrepôt de données et Data Mart – Différence entre eux

Différence clé entre l'entrepôt de données et le Data Mart

  • Data Warehouse est un vaste référentiel de données collectées à partir de différentes sources, tandis que Data Mart n'est qu'un sous-type d'entrepôt de données.
  • Data Warehouse se concentre sur tous les départements d'une organisation, tandis que Data Mart se concentre sur un groupe spécifique.
  • Le processus de conception de Data Warehouse est compliqué, alors que le processus Data Mart est facile à concevoir.
  • Data Warehouse prend beaucoup de temps pour le traitement des données, tandis que Data Mart prend peu de temps pour le traitement des données.
  • En comparant Data Warehouse et Data Mart, la plage de taille de Data Warehouse est de 100 Go à 1 To+, tandis que la taille de Data Mart est inférieure à 100 Go.
  • Lorsque nous différencions Data Warehouse et Data Mart, le processus de mise en œuvre de Data Warehouse prend 1 mois à 1 an, tandis que Data Mart prend quelques mois pour terminer le processus de mise en œuvre.
Différence entre l'entrepôt de données et le Data Mart
Différence entre l'entrepôt de données et le Data Mart

Qu'est-ce que l'entrepôt de données ?

A Entreposage De Données collecte et gère des données provenant de sources variées pour fournir des informations commerciales significatives.

Il s'agit d'un ensemble de données distinctes des systèmes opérationnels et qui soutiennent la prise de décision de l'entreprise. Dans Data Warehouse, les données sont stockées dans une perspective historique.

Les données de l'entrepôt sont extraites de plusieurs unités fonctionnelles. Il est vérifié, nettoyé puis intégré au système d'entrepôt de données. L'entrepôt de données utilisait un système informatique très rapide ayant une grande capacité de stockage. Cet outil peut répondre à n'importe quelle complex requêtes relatives aux données.

Qu'est-ce que le Data Mart ?

A data mart est une forme simple d'entrepôt de données. Il se concentre sur un seul sujet. Data Mart tire des données de quelques sources seulement. Ces sources peuvent être un entrepôt de données central, des systèmes opérationnels internes ou des sources de données externes.

Un Data Mart est un système d’indexation et d’extraction. Il s'agit d'un sous-ensemble important d'un entrepôt de données. Il est axé sur un sujet et est conçu pour répondre aux besoins d’un groupe spécifique d’utilisateurs. Lorsqu'on les compare à Data Mart et Data Warehouse, les Data Marts sont rapides et faciles à utiliser, car ils utilisent de petites quantités de données.

Différences entre l'entrepôt de données et le Data Mart

Voici la principale différence entre Data Mart et Data Warehouse :

Paramètre Entreposage De Données Data Mart
Définition Un entrepôt de données est un vaste référentiel de données collectées auprès de différentes organisations ou départements au sein d'une entreprise. Un datamart est un seul sous-type d'un entrepôt de données. Il est conçu pour répondre aux besoins d’un certain groupe d’utilisateurs.
Utilisation Cela aide à prendre une décision stratégique. Cela aide à prendre des décisions tactiques pour l’entreprise.
Objectif L'objectif principal de Data Warehouse est de fournir un environnement intégré et une image cohérente de l'entreprise à un moment donné. Un datamart principalement utilisé dans une division commerciale au niveau du département.
Conception Le processus de conception de Data Warehouse est assez difficile. Le processus de conception de Data Mart est simple.
Peut ou non être utilisé dans un modèle dimensionnel. Cependant, il peut alimenter des modèles dimensionnels. Il est construit en se concentrant sur un modèle dimensionnel utilisant un schéma de départ.
Le traitement des données L'entreposage de données couvre une grande partie de l'entreprise, c'est pourquoi son traitement prend beaucoup de temps. Les datamarts sont faciles à utiliser, à concevoir et à mettre en œuvre car ils ne peuvent gérer que de petites quantités de données.
Focus L'entreposage de données concerne largement tous les départements. Il est possible qu’il représente même l’ensemble de l’entreprise. Data Mart est orienté sujet et est utilisé au niveau du département.
Type de données Les données stockées dans le Data Warehouse sont toujours détaillées par rapport au data mart. Les Data Marts sont conçus pour des groupes d'utilisateurs particuliers. Les données sont donc courtes et limitées.
Domaine L'objectif principal de Data Warehouse est de fournir un environnement intégré et une image cohérente de l'entreprise à un moment donné. La plupart du temps, ils ne concernent qu'un seul domaine, par exemple le chiffre des ventes.
Stockage des données Conçu pour stocker des données décisionnelles à l’échelle de l’entreprise, et pas seulement des données marketing. Modélisation dimensionnelle et conception de schéma en étoile utilisées pour optimiser les performances de la couche d'accès.
Type de données La variance temporelle et la conception non volatile sont strictement appliquées. Comprend principalement des structures de données de consolidation pour répondre aux besoins de requête et de reporting du domaine.
Valeur des données Lecture seule du point de vue des utilisateurs finaux. Données de transaction quel que soit le grain alimenté directement à partir de l'entrepôt de données.
Domaine L'entreposage de données est plus utile car il peut collecter des informations provenant de n'importe quel service. Le data mart contient des données d'un département spécifique d'une entreprise. Il existe peut-être des datamarts distincts pour les ventes, les finances, le marketing, etc. A une utilisation limitée
Identifier Dans Data Warehouse, les données proviennent de nombreuses sources. Dans Data Mart, les données proviennent de très peu de sources.
Taille La taille du Data Warehouse peut varier de 100 Go à 1 To+. La taille du Data Mart est inférieure à 100 Go.
Délai de mise en œuvre Le processus de mise en œuvre de Data Warehouse peut s’étendre de plusieurs mois à plusieurs années. Le processus de mise en œuvre de Data Mart est limité à quelques mois.