データウェアハウスとデータマート – それらの違い

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デビッドカーター

更新中2024 年 6 月 20 日

データウェアハウスとデータマートの主な違い

データウェアハウスはさまざまなソースから収集されたデータの大規模なリポジトリですが、データマートはデータウェアハウスのサブタイプにすぎません。
データウェアハウスは組織内のすべての部門に重点を置いているのに対し、データマートは特定のグループに重点を置いています。
データウェアハウスの設計プロセスは複雑ですが、データマートプロセスの設計は簡単です。
データウェアハウスはデータの処理に時間がかかりますが、データマートはデータの処理に時間がかかりません。
データウェアハウスとデータマートを比較すると、データウェアハウスのサイズ範囲は 100 GB ～ 1 TB 以上ですが、データマートのサイズは 100 GB 未満です。
データウェアハウスとデータマートを区別すると、データウェアハウスの導入プロセスは 1 か月から 1 年かかりますが、データマートは導入プロセスが完了するまでに数か月かかります。

データウェアハウスとデータマートの違い

データウェアハウスとは何ですか？

A データウェアハウスさまざまなソースからデータを収集および管理し、ビジネスに有意義な洞察を提供します。

これは、運用システムとは別に、企業の意思決定をサポートするデータのコレクションです。データウェアハウスでは、データは履歴の観点から保存されます。

ウェアハウス内のデータは、複数の機能ユニットから抽出されます。チェックされ、クレンジングされてから、データウェアハウスシステムと統合されます。データウェアハウスでは、大容量のストレージを備えた非常に高速なコンピューターシステムが使用されます。このツールは、データに関連する複雑なクエリに応答できます。

データマートとは？

A データマートデータウェアハウスのシンプルな形式です。単一の主題に焦点が当てられています。データマートは、少数のソースからのみデータを抽出します。これらのソースは、中央データウェアハウス、内部運用システム、または外部データソースである場合があります。

データマートは、インデックスおよび抽出システムです。これはデータウェアハウスの重要なサブセットです。これは主題指向であり、特定のユーザーグループのニーズを満たすように設計されています。データマートとデータウェアハウスを比較すると、データマートは少量のデータを使用するため、高速で使いやすいです。

データウェアハウスとデータマートの違い

データマートとデータウェアハウスの主な違いは次のとおりです。

	データウェアハウス	データ市場
	データウェアハウスは、企業内のさまざまな組織や部門から収集されたデータの大規模なリポジトリです。	データマートは、データウェアハウスの唯一のサブタイプです。特定のユーザーグループのニーズを満たすように設計されています。
使用法	戦略的な決定を下すのに役立ちます。	ビジネスの戦術的な決定を下すのに役立ちます。
DevOps Tools Engineer試験のObjective	データウェアハウスの主な目的は、統合環境と、ある時点でのビジネスの一貫した全体像を提供することです。	主に事業部門の部門レベルで利用されるデータマート。
設計	データウェアハウスの設計プロセスは非常に困難です。	データマートの設計プロセスは簡単です。
	次元モデルで使用できる場合と使用できない場合があります。ただし、次元モデルをフィードすることはできます。	開始スキーマを使用した次元モデルに重点を置いて構築されています。
データ処理	データウェアハウスには企業の広い領域が含まれるため、処理に時間がかかります。	データマートは少量のデータしか処理できないため、使用、設計、実装が簡単です。
フォーカス	データウェアハウジングは、すべての部門に広く焦点を当てています。場合によっては会社全体を代表することもあります。	データマートは主題指向であり、部門レベルで使用されます。
データ・タイプ	データウェアハウス内に保存されているデータは、データマートと比較すると常に詳細に表示されます。	データマートは、特定のユーザーグループ向けに構築されています。したがって、データは短く制限されています。
対象分野	データウェアハウスの主な目的は、統合環境と、ある時点でのビジネスの一貫した全体像を提供することです。	ほとんどの場合、売上高など、XNUMX つの主題領域のみが保持されます。
データの保存	マーケティングデータだけでなく、企業全体の意思決定データを保存するように設計されています。	アクセス層のパフォーマンスを最適化するために、次元モデリングとスタースキーマ設計が採用されています。
データ・タイプ	時間変動と不揮発性設計が厳密に適用されます。	ほとんどの場合、対象領域のクエリとレポートのニーズを満たす統合データ構造が含まれています。
データ値	エンドユーザーの観点からは読み取り専用。	データウェアハウスから直接供給される粒度に関係なくトランザクションデータ。
対象領域	データウェアハウジングは、あらゆる部門から情報を取り込むことができるため、より便利です。	データマートには、企業の特定の部門のデータが含まれています。販売、財務、マーケティングなどに個別のデータマートが存在する可能性があります。使用方法が制限されています。
ソース	データウェアハウスでは、データはさまざまなソースから取得されます。	データマートでは、データはほとんどソースから得られません。
サイズ	データウェアハウスのサイズは、100 GB から 1 TB 以上までの範囲になります。	データマートのサイズは 100 GB 未満です。
実装時間	データウェアハウスの導入プロセスは、数か月から数年に及ぶ可能性があります。	データマートの実装プロセスは数か月に制限されています。

この投稿を要約すると次のようになります:

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