Gudang Data vs Data Mart – Perbedaan Antara Keduanya

Oleh: David Carter David Carter
Hours Updated

Perbedaan Utama antara Gudang Data dan Data Mart

  • Gudang Data adalah gudang besar data yang dikumpulkan dari berbagai sumber, sedangkan Data Mart hanyalah subtipe dari gudang data.
  • Data Warehouse berfokus pada semua departemen dalam suatu organisasi, sedangkan Data Mart berfokus pada kelompok tertentu.
  • Proses perancangan Data Warehouse rumit, sedangkan proses Data Mart mudah dirancang.
  • Data Warehouse membutuhkan waktu yang lama untuk penanganan datanya, sedangkan Data Mart membutuhkan waktu yang singkat untuk penanganan datanya.
  • Membandingkan Data Warehouse vs Data Mart, rentang ukuran Data Warehouse adalah 100 GB hingga 1 TB+, sedangkan ukuran Data Mart kurang dari 100 GB.
  • Jika kita membedakan Data Warehouse dan Data Mart, proses implementasi Data Warehouse membutuhkan waktu 1 bulan hingga 1 tahun, sedangkan Data Mart membutuhkan waktu beberapa bulan untuk menyelesaikan proses implementasinya.
Perbedaan Data Warehouse dan Data Mart
Perbedaan Data Warehouse dan Data Mart

Apa itu Gudang Data?

A Gudang data mengumpulkan dan mengelola data dari berbagai sumber untuk memberikan wawasan bisnis yang bermakna.

Ini adalah kumpulan data yang terpisah dari sistem operasional dan mendukung pengambilan keputusan perusahaan. Di Data Warehouse, data disimpan dari perspektif historis.

Data dalam gudang data diekstraksi dari beberapa unit fungsional. Data tersebut diperiksa, dibersihkan, lalu diintegrasikan dengan sistem gudang data. Gudang data menggunakan sistem komputer yang sangat cepat dengan kapasitas penyimpanan yang besar. Alat ini dapat menjawab pertanyaan rumit apa pun yang terkait dengan data.

Apa itu Data Mart?

A data mart adalah bentuk sederhana dari Gudang Data. Gudang ini difokuskan pada satu subjek. Data Mart mengambil data hanya dari beberapa sumber. Sumber-sumber ini dapat berupa gudang data pusat, sistem operasional internal, atau sumber data eksternal.

Data Mart adalah sistem indeks dan ekstraksi. Ini adalah bagian penting dari gudang data. Ini berorientasi pada subjek, dan dirancang untuk memenuhi kebutuhan kelompok pengguna tertentu. Jika dibandingkan Data Mart vs Data Warehouse, Data mart cepat dan mudah digunakan, karena menggunakan sejumlah kecil data.

ARTIKEL TERKAIT

Perbedaan Data Warehouse dan Data Mart

Inilah perbedaan utama antara Data Mart dan Data Warehouse:

Parameter Gudang data DataMart
Definisi Gudang Data adalah gudang besar data yang dikumpulkan dari berbagai organisasi atau departemen dalam suatu perusahaan. Data mart adalah satu-satunya subtipe dari Gudang Data. Ini dirancang untuk memenuhi kebutuhan kelompok pengguna tertentu.
penggunaan Ini membantu untuk mengambil keputusan strategis. Ini membantu untuk mengambil keputusan taktis untuk bisnis.
Tujuan Tujuan utama Data Warehouse adalah untuk menyediakan lingkungan yang terintegrasi dan gambaran bisnis yang koheren pada suatu waktu. Data mart banyak digunakan di divisi bisnis di tingkat departemen.
Merancang Proses perancangan Data Warehouse cukup sulit. Proses perancangan Data Mart mudah.
Mungkin atau mungkin tidak digunakan dalam model dimensi. Namun, ini dapat memberi makan model dimensional. Itu dibangun dengan fokus pada model dimensi menggunakan skema awal.
Penanganan data Pergudangan data mencakup area perusahaan yang luas sehingga membutuhkan waktu lama untuk memprosesnya. Data mart mudah digunakan, dirancang dan diimplementasikan karena hanya dapat menangani sejumlah kecil data.
Fokus Pergudangan data secara luas terfokus pada semua departemen. Bahkan tidak menutup kemungkinan bisa mewakili keseluruhan perusahaan. Data Mart berorientasi pada subjek, dan digunakan di tingkat departemen.
Tipe data Data yang disimpan di dalam Data Warehouse selalu detail jika dibandingkan dengan data mart. Data Mart dibangun untuk kelompok pengguna tertentu. Oleh karena itu, datanya pendek dan terbatas.
Area subjek Tujuan utama Data Warehouse adalah untuk menyediakan lingkungan yang terintegrasi dan gambaran bisnis yang koheren pada suatu waktu. Kebanyakan hanya memiliki satu bidang subjek- misalnya, Angka Penjualan.
Penyimpanan data Dirancang untuk menyimpan data keputusan di seluruh perusahaan, bukan hanya data pemasaran. Pemodelan dimensi dan desain skema bintang digunakan untuk mengoptimalkan kinerja lapisan akses.
Tipe data Varians waktu dan desain non-volatil diterapkan secara ketat. Sebagian besar mencakup struktur data konsolidasi untuk memenuhi kebutuhan kueri dan pelaporan area subjek.
Nilai data Read-Only dari sudut pandang pengguna akhir. Data transaksi apapun butirannya diumpankan langsung dari Data Warehouse.
Cakupan Pergudangan data lebih bermanfaat karena dapat membawa informasi dari departemen mana pun. Data mart berisi data, dari departemen tertentu dalam suatu perusahaan. Mungkin ada data mart terpisah untuk penjualan, keuangan, pemasaran, dll. Penggunaannya terbatas
sumber Di Data Warehouse Data berasal dari banyak sumber. Di Data Mart, data berasal dari sedikit sumber.
Ukuran Ukuran Gudang Data dapat berkisar dari 100 GB hingga 1 TB+. Ukuran Data Mart kurang dari 100 GB.
Waktu pelaksanaan Proses implementasi Data Warehouse dapat diperpanjang dari bulan hingga tahun. Proses implementasi Data Mart dibatasi hanya beberapa bulan.