Data Warehouse vs Data Mart: differenza tra loro

By: David Carter David Carter
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Differenza chiave tra Data Warehouse e Data Mart

  • Il data warehouse è un ampio repository di dati raccolti da diverse fonti, mentre il data mart è solo un sottotipo di data warehouse.
  • Il Data Warehouse si concentra su tutti i reparti di un'organizzazione, mentre il Data Mart si concentra su un gruppo specifico.
  • Il processo di progettazione del data warehouse è complicato, mentre il processo del data mart è facile da progettare.
  • Il data warehouse impiega molto tempo per la gestione dei dati, mentre il data mart impiega poco tempo per la gestione dei dati.
  • Confrontando Data Warehouse e Data Mart, l'intervallo di dimensioni del Data Warehouse va da 100 GB a 1 TB+, mentre la dimensione del Data Mart è inferiore a 100 GB.
  • Quando distinguiamo Data Warehouse e Data Mart, il processo di implementazione del Data Warehouse richiede da 1 mese a 1 anno, mentre Data Mart impiega alcuni mesi per completare il processo di implementazione.
Differenza tra Data Warehouse e Data Mart
Differenza tra Data Warehouse e Data Mart

Cos'è il Data Warehouse?

A magazzino dati raccoglie e gestisce dati da varie fonti per fornire approfondimenti aziendali significativi.

È una raccolta di dati separata dai sistemi operativi e supporta il processo decisionale dell'azienda. Nel Data Warehouse i dati vengono archiviati in una prospettiva storica.

I dati nel magazzino vengono estratti da più unità funzionali. Vengono controllati, ripuliti e poi integrati con il sistema di data warehouse. Il data warehouse utilizza un sistema informatico molto veloce con una grande capacità di archiviazione. Questo strumento può rispondere a qualsiasi query complessa relativa ai dati.

Cos'è il datamart?

A datamart è una forma semplice di Data Warehouse. È focalizzato su un unico argomento. Data Mart estrae dati solo da poche fonti. Queste origini possono essere data warehouse centrale, sistemi operativi interni o origini dati esterne.

Un Data Mart è un sistema di indicizzazione ed estrazione. È un sottoinsieme importante di un data warehouse. È orientato all'argomento ed è progettato per soddisfare le esigenze di un gruppo specifico di utenti. Se confrontati tra Data Mart e Data Warehouse, i Data Mart sono veloci e facili da usare, poiché utilizzano piccole quantità di dati.

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Differenze tra Data Warehouse e Data Mart

Ecco la differenza principale tra Data Mart e Data Warehouse:

Parametro magazzino dati DataMart
Definizione Un Data Warehouse è un ampio archivio di dati raccolti da diverse organizzazioni o dipartimenti all'interno di un'azienda. Un data mart è l'unico sottotipo di un data warehouse. È progettato per soddisfare le esigenze di un determinato gruppo di utenti.
Impiego Aiuta a prendere una decisione strategica. Aiuta a prendere decisioni tattiche per l'azienda.
Obiettivo L'obiettivo principale del Data Warehouse è fornire un ambiente integrato e un quadro coerente dell'azienda in un determinato momento. Un data mart utilizzato principalmente in una divisione aziendale a livello di dipartimento.
Progettazione Il processo di progettazione del Data Warehouse è piuttosto difficile. Il processo di progettazione di Data Mart è semplice.
Può essere utilizzato o meno in un modello dimensionale. Tuttavia, può alimentare modelli dimensionali. È costruito focalizzato su un modello dimensionale utilizzando uno schema iniziale.
Gestione dati L'archiviazione dei dati comprende un'ampia area dell'azienda, motivo per cui è necessario molto tempo per elaborarli. I data mart sono facili da usare, progettare e implementare poiché possono gestire solo piccole quantità di dati.
Focus Il data warehousing è ampiamente diffuso in tutti i dipartimenti. È possibile che possa rappresentare addirittura l'intera azienda. Data Mart è orientato all'argomento e viene utilizzato a livello di dipartimento.
Tipo di dati I dati archiviati all'interno del Data Warehouse sono sempre dettagliati se confrontati con i data mart. I data mart sono creati per particolari gruppi di utenti. Dati quindi brevi e limitati.
Argomento L'obiettivo principale del Data Warehouse è fornire un ambiente integrato e un quadro coerente dell'azienda in un determinato momento. Per lo più riguardano solo un'area tematica, ad esempio la figura delle vendite.
Memorizzazione dei dati Progettato per archiviare dati decisionali a livello aziendale, non solo dati di marketing. Modellazione dimensionale e progettazione di schemi a stella utilizzati per ottimizzare le prestazioni del livello di accesso.
Tipo di dati La variazione temporale e la progettazione non volatile sono rigorosamente applicate. Include principalmente strutture di dati di consolidamento per soddisfare le esigenze di query e reporting dell'area tematica.
Valore dei dati Sola lettura dal punto di vista degli utenti finali. Dati sulle transazioni indipendentemente dal grano alimentato direttamente dal Data Warehouse.
Obbiettivo Il data warehousing è più utile in quanto può portare informazioni da qualsiasi dipartimento. Il data mart contiene i dati di un reparto specifico di un'azienda. Potrebbero esserci data mart separati per vendite, finanza, marketing, ecc. Ha un utilizzo limitato
Fonte Nel Data Warehouse i dati provengono da molte fonti. Nel Data Mart i dati provengono da pochissime fonti.
Taglia La dimensione del Data Warehouse può variare da 100 GB a 1 TB+. La dimensione del Data Mart è inferiore a 100 GB.
Tempo di attuazione Il processo di implementazione del Data Warehouse può durare da mesi ad anni. Il processo di implementazione del Data Mart è limitato a pochi mesi.

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