Data Warehouse vs Data Mart: differenza tra loro
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.

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.
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. |