Data Warehouse vs Data Mart – Diferença entre eles
David Carter
Principal diferença entre data warehouse e data mart
- Data Warehouse é um grande repositório de dados coletados de diferentes fontes, enquanto Data Mart é apenas um subtipo de data warehouse.
- O Data Warehouse concentra-se em todos os departamentos de uma organização, enquanto o Data Mart concentra-se em um grupo específico.
- O processo de design do Data Warehouse é complicado, enquanto o processo do Data Mart é fácil de projetar.
- O Data Warehouse leva muito tempo para lidar com os dados, enquanto o Data Mart leva pouco tempo para lidar com os dados.
- Comparando o Data Warehouse com o Data Mart, a faixa de tamanho do Data Warehouse é de 100 GB a 1 TB+, enquanto o tamanho do Data Mart é inferior a 100 GB.
- Quando diferenciamos Data Warehouse e Data Mart, o processo de implementação do Data Warehouse leva de 1 mês a 1 ano, enquanto o Data Mart leva alguns meses para concluir o processo de implementação.
O que é Data Warehouse?
A Armazém de dados coleta e gerencia dados de diversas fontes para fornecer insights de negócios significativos.
É um conjunto de dados separado dos sistemas operacionais e que dá suporte à tomada de decisão da empresa. No Data Warehouse os dados são armazenados de uma perspectiva histórica.
Os dados no warehouse são extraídos de diversas unidades funcionais. Ele é verificado, limpo e depois integrado ao sistema de data warehouse. O data warehouse utilizava um sistema de computador muito rápido e com grande capacidade de armazenamento. Esta ferramenta pode responder a qualquer consulta complexa relacionada a dados.
O que é DataMart?
A data mart é uma forma simples de Data Warehouse. Está focado em um único assunto. O Data Mart extrai dados de apenas algumas fontes. Essas fontes podem ser data warehouse central, sistemas operacionais internos ou fontes de dados externas.
Um Data Mart é um sistema de indexação e extração. É um subconjunto importante de um data warehouse. É orientado por assunto e projetado para atender às necessidades de um grupo específico de usuários. Quando comparados Data Mart e Data Warehouse, os Data Marts são rápidos e fáceis de usar, pois utilizam pequenas quantidades de dados.
Diferenças entre Data Warehouse e Data Mart
Aqui está a principal diferença entre Data Mart e Data Warehouse:
| Parâmetro | Armazém de dados | Datamart |
|---|---|---|
| Definição | Um Data Warehouse é um grande repositório de dados coletados de diferentes organizações ou departamentos de uma corporação. | Um data mart é um único subtipo de Data Warehouse. Ele foi projetado para atender às necessidades de um determinado grupo de usuários. |
| Uso | Ajuda a tomar uma decisão estratégica. | Ajuda a tomar decisões táticas para o negócio. |
| Objetivo | O principal objetivo do Data Warehouse é fornecer um ambiente integrado e uma imagem coerente do negócio em um determinado momento. | Um data mart usado principalmente em uma divisão de negócios em nível de departamento. |
| Desenho | O processo de design do Data Warehouse é bastante difícil. | O processo de design do Data Mart é fácil. |
| Pode ou não utilizar em modelo dimensional. Porém, pode alimentar modelos dimensionais. | Ele é construído focado em um modelo dimensional usando um esquema inicial. | |
| Tratamento de Dados | O armazenamento de dados inclui grande área da corporação e é por isso que leva muito tempo para processá-lo. | Os data marts são fáceis de usar, projetar e implementar, pois só podem lidar com pequenas quantidades de dados. |
| Foco | O armazenamento de dados está amplamente focado em todos os departamentos. É possível que até represente toda a empresa. | O Data Mart é orientado por assunto e é usado em nível de departamento. |
| Tipo de dados | Os dados armazenados dentro do Data Warehouse são sempre detalhados quando comparados com o data mart. | Data Marts são criados para grupos de usuários específicos. Portanto, os dados são curtos e limitados. |
| Área da matéria | O principal objetivo do Data Warehouse é fornecer um ambiente integrado e uma imagem coerente do negócio em um determinado momento. | A maioria possui apenas uma área temática - por exemplo, números de vendas. |
| armazenamento de dados | Projetado para armazenar dados de decisão de toda a empresa, não apenas dados de marketing. | Modelagem dimensional e design de esquema em estrela empregado para otimizar o desempenho da camada de acesso. |
| Tipo de dados | A variação de tempo e o design não volátil são rigorosamente aplicados. | Inclui principalmente estruturas de dados de consolidação para atender às necessidades de consultas e relatórios da área de assunto. |
| Valor dos dados | Somente leitura do ponto de vista dos usuários finais. | Dados de transação independentemente dos grãos alimentados diretamente do Data Warehouse. |
| Objetivo | O armazenamento de dados é mais útil porque pode trazer informações de qualquer departamento. | O data mart contém dados de um departamento específico de uma empresa. Talvez existam data marts separados para vendas, finanças, marketing, etc. |
| fonte | No Data Warehouse, os dados vêm de muitas fontes. | No Data Mart, os dados vêm de poucas fontes. |
| Tamanho | O tamanho do Data Warehouse pode variar de 100 GB a 1 TB+. | O tamanho do Data Mart é inferior a 100 GB. |
| tempo de implementação | O processo de implementação do Data Warehouse pode ser estendido de meses a anos. | O processo de implementação do Data Mart é restrito a alguns meses. |
