डेटा वेयरहाउस बनाम डेटा मार्ट – उनके बीच अंतर
डेविड कार्टर
डेटा वेयरहाउस और डेटा मार्ट के बीच मुख्य अंतर
- डेटा वेयरहाउस विभिन्न स्रोतों से एकत्रित डेटा का एक बड़ा भंडार है, जबकि डेटा मार्ट डेटा वेयरहाउस का केवल उपप्रकार है।
- डेटा वेयरहाउस किसी संगठन के सभी विभागों पर केंद्रित होता है, जबकि डेटा मार्ट एक विशिष्ट समूह पर केंद्रित होता है।
- डेटा वेयरहाउस डिजाइनिंग प्रक्रिया जटिल है, जबकि डेटा मार्ट प्रक्रिया डिजाइन करना आसान है।
- डेटा वेयरहाउस को डेटा हैंडलिंग में लंबा समय लगता है, जबकि डेटा मार्ट को डेटा हैंडलिंग में कम समय लगता है।
- डेटा वेयरहाउस बनाम डेटा मार्ट की तुलना करने पर, डेटा वेयरहाउस का आकार 100 जीबी से 1 टीबी+ तक है, जबकि डेटा मार्ट का आकार 100 जीबी से कम है।
- जब हम डेटा वेयरहाउस और डेटा मार्ट में अंतर करते हैं, तो डेटा वेयरहाउस कार्यान्वयन प्रक्रिया में 1 महीने से 1 वर्ष का समय लगता है, जबकि डेटा मार्ट को कार्यान्वयन प्रक्रिया पूरी करने में कुछ महीने लगते हैं।
डेटा वेयरहाउस क्या है?
A डेटा वेयरहाउस सार्थक व्यावसायिक अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र और प्रबंधित करता है।
यह डेटा का एक संग्रह है जो परिचालन प्रणालियों से अलग है और कंपनी के निर्णय लेने में सहायता करता है। डेटा वेयरहाउस में डेटा को ऐतिहासिक परिप्रेक्ष्य से संग्रहीत किया जाता है।
वेयरहाउस में मौजूद डेटा को कई कार्यात्मक इकाइयों से निकाला जाता है। इसे जांचा जाता है, साफ किया जाता है और फिर डेटा वेयरहाउस सिस्टम के साथ एकीकृत किया जाता है। डेटा वेयरहाउस में बहुत तेज़ कंप्यूटर सिस्टम का इस्तेमाल किया जाता है जिसमें बड़ी स्टोरेज क्षमता होती है। यह टूल डेटा से संबंधित किसी भी जटिल प्रश्नों का उत्तर दे सकता है।
डेटा मार्ट क्या है?
A डेटा मार्ट डेटा वेयरहाउस का एक सरल रूप है। यह एक ही विषय पर केंद्रित है। डेटा मार्ट केवल कुछ स्रोतों से डेटा खींचता है। ये स्रोत केंद्रीय डेटा वेयरहाउस, आंतरिक परिचालन प्रणाली या बाहरी डेटा स्रोत हो सकते हैं।
डेटा मार्ट एक इंडेक्स और निष्कर्षण प्रणाली है। यह डेटा वेयरहाउस का एक महत्वपूर्ण उपसमूह है। यह विषय-उन्मुख है, और इसे उपयोगकर्ताओं के एक विशिष्ट समूह की जरूरतों को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। जब डेटा मार्ट बनाम डेटा वेयरहाउस की तुलना की जाती है, तो डेटा मार्ट तेज़ और उपयोग में आसान होते हैं, क्योंकि वे कम मात्रा में डेटा का उपयोग करते हैं।
डेटा वेयरहाउस और डेटा मार्ट के बीच अंतर
डेटा मार्ट और डेटा वेयरहाउस के बीच मुख्य अंतर इस प्रकार है:
| प्राचल | डेटा वेयरहाउस | डेटा मार्ट |
|---|---|---|
| परिभाषा | डेटा वेयरहाउस किसी निगम के विभिन्न संगठनों या विभागों से एकत्रित डेटा का एक बड़ा भंडार है। | डेटा मार्ट डेटा वेयरहाउस का एकमात्र उपप्रकार है। इसे एक निश्चित उपयोगकर्ता समूह की ज़रूरतों को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। |
| प्रयोग | इससे रणनीतिक निर्णय लेने में मदद मिलती है। | यह व्यवसाय के लिए सामरिक निर्णय लेने में मदद करता है। |
| उद्देश्य | डेटा वेयरहाउस का मुख्य उद्देश्य एक समय पर व्यवसाय का एकीकृत वातावरण और सुसंगत चित्र प्रदान करना है। | यह डेटा मार्ट मुख्यतः विभागीय स्तर पर व्यवसाय प्रभाग में उपयोग किया जाता है। |
| डिजाइनिंग | डेटा वेयरहाउस की डिजाइनिंग प्रक्रिया काफी कठिन है। | डेटा मार्ट की डिजाइनिंग प्रक्रिया आसान है। |
| आयामी मॉडल में इसका उपयोग हो भी सकता है और नहीं भी। हालाँकि, यह आयामी मॉडल को फीड कर सकता है। | इसे स्टार्ट स्कीमा का उपयोग करके एक आयामी मॉडल पर केंद्रित करके बनाया गया है। | |
| डेटा संधारण | डेटा वेयरहाउसिंग में निगम का बड़ा क्षेत्र शामिल होता है, यही कारण है कि इसे संसाधित करने में लंबा समय लगता है। | डेटा मार्ट का उपयोग, डिजाइन और कार्यान्वयन आसान है क्योंकि यह केवल छोटी मात्रा में डेटा को ही संभाल सकता है। |
| फोकस | डेटा वेयरहाउसिंग मोटे तौर पर सभी विभागों पर केंद्रित है। यह संभव है कि यह पूरी कंपनी का प्रतिनिधित्व भी कर सकता है। | डेटा मार्ट विषय-उन्मुख है, और इसका उपयोग विभाग स्तर पर किया जाता है। |
| डाटा प्रकार | डेटा वेयरहाउस के अंदर संग्रहीत डेटा हमेशा डेटा मार्ट के साथ तुलना में विस्तृत होता है। | डेटा मार्ट विशेष उपयोगकर्ता समूहों के लिए बनाए गए हैं। इसलिए, डेटा छोटा और सीमित है। |
| विषय-क्षेत्र | डेटा वेयरहाउस का मुख्य उद्देश्य एक समय पर व्यवसाय का एकीकृत वातावरण और सुसंगत चित्र प्रदान करना है। | अधिकतर केवल एक विषय क्षेत्र रखें - उदाहरण के लिए, बिक्री आंकड़ा। |
| डेटा संग्रहण | इसे केवल विपणन डेटा ही नहीं, बल्कि उद्यम-व्यापी निर्णय डेटा संग्रहीत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। | एक्सेस लेयर के प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए आयामी मॉडलिंग और स्टार स्कीमा डिज़ाइन का उपयोग किया गया। |
| डाटा प्रकार | समय भिन्नता और गैर-वाष्पशील डिजाइन को सख्ती से लागू किया जाता है। | इसमें अधिकांशतः विषय क्षेत्र की क्वेरी और रिपोर्टिंग आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए समेकन डेटा संरचनाएं शामिल हैं। |
| डेटा का मान | अंतिम उपयोगकर्ता के दृष्टिकोण से केवल पढ़ने के लिए। | लेन-देन डेटा, डेटा वेयरहाउस से सीधे प्राप्त अनाज की परवाह किए बिना। |
| विस्तार | डेटा वेयरहाउसिंग अधिक उपयोगी है क्योंकि यह किसी भी विभाग से जानकारी ला सकता है। | डेटा मार्ट में किसी कंपनी के किसी खास विभाग का डेटा होता है। बिक्री, वित्त, विपणन आदि के लिए अलग-अलग डेटा मार्ट हो सकते हैं। इसका उपयोग सीमित है |
| स्रोत | डेटा वेयरहाउस में डेटा कई स्रोतों से आता है। | डेटा मार्ट में डेटा बहुत कम स्रोतों से आता है। |
| आकार | डेटा वेयरहाउस का आकार 100 जीबी से 1 टीबी+ तक हो सकता है। | डेटा मार्ट का आकार 100 जीबी से कम है। |
| कार्यान्वयन का समय | डेटा वेयरहाउस की कार्यान्वयन प्रक्रिया महीनों से लेकर वर्षों तक बढ़ाई जा सकती है। | डेटा मार्ट की कार्यान्वयन प्रक्रिया कुछ महीनों तक सीमित है। |
