데이터 웨어하우스와 데이터 마트 – 차이점

데이터웨어 하우스와 데이터 마트의 주요 차이점

  • 데이터 웨어하우스는 다양한 소스에서 수집된 데이터의 대규모 저장소인 반면, 데이터 마트는 데이터 웨어하우스의 하위 유형일 뿐입니다.
  • 데이터 웨어하우스는 조직의 모든 부서에 초점을 맞추는 반면, 데이터 마트는 특정 그룹에 초점을 맞춥니다.
  • 데이터 웨어하우스 설계 프로세스는 복잡한 반면, 데이터 마트 프로세스는 설계가 쉽습니다.
  • Data Warehouse는 데이터 처리에 오랜 시간이 걸리는 반면, Data Mart는 데이터 처리에 짧은 시간이 소요됩니다.
  • 데이터 웨어하우스와 데이터 마트를 비교하면 데이터 웨어하우스 크기 범위는 100GB~1TB+인 반면, 데이터 마트 크기는 100GB 미만입니다.
  • 데이터 웨어하우스와 데이터 마트를 구분하면 데이터 웨어하우스 구현 과정은 1개월~1년이 걸리는 반면, 데이터 마트는 구현 과정을 완료하는 데 몇 달이 걸린다.
데이터 웨어하우스와 데이터 마트의 차이점
데이터 웨어하우스와 데이터 마트의 차이점

데이터 웨어하우스란 무엇입니까?

A 데이터웨어 하우스 의미 있는 비즈니스 통찰력을 제공하기 위해 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 관리합니다.

별도의 데이터 집합입니다. opera시스템을 구축하고 회사의 의사결정을 지원합니다. 데이터 웨어하우스에서는 데이터가 기록 관점에서 저장됩니다.

창고의 데이터는 여러 기능 단위에서 추출됩니다. 이를 확인하고 정리한 후 데이터 웨어하우스 시스템과 통합합니다. 데이터 웨어하우스는 저장 용량이 크고 매우 빠른 컴퓨터 시스템을 사용했습니다. 이 도구는 모든 통신에 응답할 수 있습니다.plex 데이터와 관련된 쿼리.

데이터마트란?

A 데이터 마트 데이터 웨어하우스의 간단한 형태입니다. 하나의 주제에 초점을 맞추고 있습니다. 데이터 마트는 소수의 소스에서만 데이터를 가져옵니다. 이러한 소스는 중앙 데이터 웨어하우스, 내부일 수 있습니다. opera시스템 또는 외부 데이터 소스.

데이터 마트는 색인 및 추출 시스템입니다. 이는 데이터 웨어하우스의 중요한 하위 집합입니다. 이는 주제 지향적이며 특정 사용자 그룹의 요구를 충족하도록 설계되었습니다. 데이터 마트와 데이터 웨어하우스를 비교할 때 데이터 마트는 소량의 데이터를 사용하기 때문에 빠르고 사용하기 쉽습니다.

데이터 웨어하우스와 데이터 마트의 차이점

데이터 마트와 데이터 웨어하우스의 주요 차이점은 다음과 같습니다.

매개 변수 데이터웨어 하우스 데이터 마트
정의 데이터 웨어하우스는 기업 내의 다양한 조직이나 부서에서 수집된 데이터의 대규모 저장소입니다. 데이터 마트는 데이터 웨어하우스의 유일한 하위 유형입니다. 특정 사용자 그룹의 요구를 충족하도록 설계되었습니다.
용법 전략적 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 이는 비즈니스에 대한 전술적 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
목표 데이터 웨어하우스의 주요 목적은 특정 시점에 통합된 환경과 일관된 비즈니스 그림을 제공하는 것입니다. 부서 단위의 사업부에서 주로 사용되는 데이터 마트입니다.
설계 Data Warehouse의 설계 과정은 상당히 어렵습니다. 데이터 마트의 설계 과정은 쉽습니다.
차원 모델에 사용할 수도 있고 사용하지 않을 수도 있습니다. 그러나 차원 모델을 제공할 수 있습니다. 시작 스키마를 사용하여 차원 모델을 중심으로 구축되었습니다.
데이터 처리 데이터 웨어하우징은 기업의 넓은 영역을 포함하기 때문에 처리하는데 오랜 시간이 걸립니다. 데이터 마트는 소량의 데이터만 처리할 수 있으므로 사용, 설계 및 구현이 쉽습니다.
초점 데이터 웨어하우징은 광범위하게 모든 부서에 집중되어 있습니다. 회사 전체를 대표할 수도 있습니다. 데이터 마트는 주제 지향적이며 부서 수준에서 사용됩니다.
데이터 유형 데이터 웨어하우스 내부에 저장된 데이터는 데이터 마트와 비교할 때 항상 상세합니다. 데이터 마트는 특정 사용자 그룹을 위해 구축되었습니다. 따라서 데이터가 짧고 제한적입니다.
대상 지역 데이터 웨어하우스의 주요 목적은 특정 시점에 통합된 환경과 일관된 비즈니스 그림을 제공하는 것입니다. 대부분 하나의 주제 영역(예: 매출 수치)만 보유합니다.
데이터 저장 마케팅 데이터뿐만 아니라 전사적 의사결정 데이터를 저장하도록 설계되었습니다. 차원 모델링 및 스타 스키마 설계 채용yed 액세스 계층의 성능을 최적화합니다.
데이터 유형 시간 변화 및 비휘발성 설계가 엄격하게 적용됩니다. 주제 영역의 쿼리 및 보고 요구 사항을 충족하기 위한 통합 데이터 구조가 대부분 포함됩니다.
데이터 가치 최종 사용자 관점에서는 읽기 전용입니다. 곡물과 관계없이 Data Warehouse에서 직접 공급되는 거래 데이터입니다.
범위 데이터 웨어하우징은 모든 부서에서 정보를 가져올 수 있으므로 더욱 유용합니다. 데이터 마트는 회사의 특정 부서에 대한 데이터를 포함합니다. 영업, 재무, 마케팅 등을 위한 별도의 데이터 마트가 있을 수 있습니다. 사용이 제한적입니다.
출처 데이터 웨어하우스에서 데이터는 다양한 소스에서 나옵니다. 데이터 마트에서 데이터는 극히 소수의 소스에서 나옵니다.
크기 데이터 웨어하우스의 크기는 100GB에서 1TB 이상일 수 있습니다. 데이터 마트의 크기는 100GB 미만입니다.
구현 시간 데이터 웨어하우스의 구현 프로세스는 몇 달에서 몇 년으로 확장될 수 있습니다. 데이터 마트의 구현 프로세스는 몇 개월로 제한됩니다.