Datavarehus vs Data Mart – forskjellen mellom dem

by: David Carter David Carter
Hours oppdatert

Nøkkelforskjell mellom Data Warehouse og Data Mart

  • Data Warehouse er et stort depot av data samlet inn fra forskjellige kilder, mens Data Mart bare er en undertype av et datavarehus.
  • Data Warehouse er fokusert på alle avdelinger i en organisasjon, mens Data Mart fokuserer på en bestemt gruppe.
  • Data Warehouse-designprosessen er komplisert, mens Data Mart-prosessen er enkel å designe.
  • Data Warehouse tar lang tid for datahåndtering, mens Data Mart bruker kort tid på datahåndtering.
  • Sammenligner Data Warehouse vs Data Mart, er størrelsesområdet for Data Warehouse 100 GB til 1 TB+, mens Data Mart-størrelsen er mindre enn 100 GB.
  • Når vi skiller Data Warehouse og Data Mart, tar implementeringsprosessen for Data Warehouse 1 måned til 1 år, mens Data Mart bruker noen måneder på å fullføre implementeringsprosessen.
Forskjellen mellom Data Warehouse og Data Mart
Forskjellen mellom Data Warehouse og Data Mart

Hva er datavarehus?

A Datavarehus samler inn og administrerer data fra ulike kilder for å gi meningsfull forretningsinnsikt.

Det er en samling av data som er atskilt fra driftssystemene og støtter beslutningstakingen til selskapet. I Data Warehouse lagres data fra et historisk perspektiv.

Dataene på lageret er hentet fra flere funksjonelle enheter. Det blir sjekket, renset og deretter integrert med datavarehussystemet. Datavarehus brukte et veldig raskt datasystem med stor lagringskapasitet. Dette verktøyet kan svare på alle komplekse spørsmål knyttet til data.

Hva er Data Mart?

A datamart er en enkel form for et datavarehus. Den er fokusert på ett enkelt emne. Data Mart henter data fra bare noen få kilder. Disse kildene kan være sentralt datavarehus, interne driftssystemer eller eksterne datakilder.

En Data Mart er et indeks- og utvinningssystem. Det er en viktig undergruppe av et datavarehus. Den er fagorientert, og den er designet for å møte behovene til en bestemt gruppe brukere. Sammenlignet Data Mart vs Data Warehouse, er Data Mart raske og enkle å bruke, da de bruker små mengder data.

RELATERTE ARTIKLER

Forskjeller mellom Data Warehouse og Data Mart

Her er hovedforskjellen mellom Data Mart og Data Warehouse:

Parameter Datavarehus Databutikk
Definisjon Et datavarehus er et stort oppbevaringssted for data samlet inn fra forskjellige organisasjoner eller avdelinger i et selskap. En datamart er den eneste undertypen av et datavarehus. Den er designet for å møte behovet til en bestemt brukergruppe.
bruk Det hjelper å ta en strategisk beslutning. Det hjelper å ta taktiske beslutninger for virksomheten.
Målet Hovedmålet med Data Warehouse er å gi et integrert miljø og sammenhengende bilde av virksomheten på et tidspunkt. En datamart som for det meste brukes i en forretningsavdeling på avdelingsnivå.
Prosjektering Designprosessen til Data Warehouse er ganske vanskelig. Designprosessen til Data Mart er enkel.
Kan eller kan ikke brukes i en dimensjonsmodell. Den kan imidlertid mate dimensjonsmodeller. Den er bygget fokusert på en dimensjonsmodell ved hjelp av et startskjema.
Data håndtering Datavarehus omfatter store deler av selskapet, og det er derfor det tar lang tid å behandle det. Datamars er enkle å bruke, designe og implementere, da de bare kan håndtere små mengder data.
Fokus Datavarehus er bredt fokusert alle avdelingene. Det er mulig at det til og med kan representere hele selskapet. Data Mart er fagrettet, og det brukes på avdelingsnivå.
Data-type Dataene som er lagret inne i datavarehuset er alltid detaljerte sammenlignet med datamart. Data Marts er bygget for bestemte brukergrupper. Derfor er data kort og begrenset.
Fagområde Hovedmålet med Data Warehouse er å gi et integrert miljø og sammenhengende bilde av virksomheten på et tidspunkt. Holder stort sett bare ett fagområde - for eksempel salgstall.
Datalagring Designet for å lagre bedriftsomfattende beslutningsdata, ikke bare markedsføringsdata. Dimensjonsmodellering og stjerneskjemadesign brukt for å optimalisere ytelsen til tilgangslaget.
Data-type Tidsavvik og ikke-flyktig design håndheves strengt. Inkluderer hovedsakelig konsolideringsdatastrukturer for å møte fagområdets spørre- og rapporteringsbehov.
Dataverdi Skrivebeskyttet fra sluttbrukerens ståsted. Transaksjonsdata uavhengig av korn matet direkte fra datavarehuset.
Omfang Datavarehus er mer nyttig siden det kan bringe informasjon fra alle avdelinger. Datamart inneholder data fra en bestemt avdeling i et selskap. Det finnes kanskje egne datamars for salg, økonomi, markedsføring osv. Har begrenset bruk
Kilde I Data Warehouse kommer data fra mange kilder. I Data Mart kommer data fra svært få kilder.
Størrelse Størrelsen på datavarehuset kan variere fra 100 GB til 1 TB+. Størrelsen på Data Mart er mindre enn 100 GB.
Gjennomføringstid Implementeringsprosessen til Data Warehouse kan utvides fra måneder til år. Implementeringsprosessen til Data Mart er begrenset til noen få måneder.