Data Warehouse vs Data Mart – skillnaden mellan dem

By: David Carter David Carter
Hours Uppdaterad

Nyckelskillnaden mellan Data Warehouse och Data Mart

  • Data Warehouse är ett stort lager av data som samlats in från olika källor, medan Data Mart bara är en undertyp av ett datalager.
  • Data Warehouse är fokuserat på alla avdelningar i en organisation, medan Data Mart fokuserar på en specifik grupp.
  • Designprocessen för Data Warehouse är komplicerad, medan Data Mart-processen är lätt att designa.
  • Data Warehouse tar lång tid för datahantering, medan Data Mart tar kort tid för datahantering.
  • Vid jämförelse av Data Warehouse vs Data Mart är storleksintervallet för Data Warehouse 100 GB till 1 TB+, medan Data Mart-storleken är mindre än 100 GB.
  • När vi skiljer på Data Warehouse och Data Mart tar implementeringsprocessen för Data Warehouse 1 månad till 1 år, medan Data Mart tar några månader att slutföra implementeringsprocessen.
Skillnaden mellan Data Warehouse och Data Mart
Skillnaden mellan Data Warehouse och Data Mart

Vad är Data Warehouse?

A Datalager samlar in och hanterar data från olika källor för att ge meningsfulla affärsinsikter.

Det är en datasamling som är skild från de operativa systemen och stödjer företagets beslutsfattande. I Data Warehouse lagras data ur ett historiskt perspektiv.

Data i lagret extraheras från flera funktionella enheter. Det kontrolleras, rensas och integreras sedan med Data warehouse-systemet. Data warehouse använde ett mycket snabbt datorsystem med stor lagringskapacitet. Detta verktyg kan svara på alla komplexa frågor som rör data.

Vad är Data Mart?

A data mart är en enkel form av ett Data Warehouse. Den är fokuserad på ett enda ämne. Data Mart hämtar data från endast ett fåtal källor. Dessa källor kan vara centralt datalager, interna operativa system eller externa datakällor.

En Data Mart är ett index- och utvinningssystem. Det är en viktig delmängd av ett datalager. Den är ämnesinriktad och den är utformad för att möta behoven hos en specifik grupp användare. Jämfört Data Mart vs Data Warehouse är Data Mart snabba och enkla att använda, eftersom de använder små mängder data.

RELATERADE ARTIKLAR

Skillnader mellan Data Warehouse och Data Mart

Här är huvudskillnaden mellan Data Mart och Data Warehouse:

Parameter Datalager Data Mart
Definition Ett datalager är ett stort lager av data som samlats in från olika organisationer eller avdelningar inom ett företag. En datamart är den enda undertypen av ett datalager. Den är utformad för att möta behoven hos en viss användargrupp.
Användning Det hjälper att fatta ett strategiskt beslut. Det hjälper att ta taktiska beslut för verksamheten.
Mål Huvudsyftet med Data Warehouse är att tillhandahålla en integrerad miljö och en sammanhängande bild av verksamheten vid en tidpunkt. En datamart som mest används i en affärsavdelning på avdelningsnivå.
Utforma Designprocessen för Data Warehouse är ganska svår. Designprocessen för Data Mart är enkel.
Får eller får inte användas i en dimensionell modell. Den kan dock mata dimensionella modeller. Den är byggd fokuserad på en dimensionell modell med hjälp av ett startschema.
Data hantering Datalager omfattar stora delar av företaget, varför det tar lång tid att bearbeta det. Datamars är lätta att använda, designa och implementera eftersom det bara kan hantera små mängder data.
Fokus Datalager är brett inriktat på alla avdelningar. Det är möjligt att det till och med kan representera hela företaget. Data Mart är ämnesinriktat och används på institutionsnivå.
Data typ Data som lagras i Data Warehouse är alltid detaljerad jämfört med datamart. Data Marts är byggda för särskilda användargrupper. Därför data kort och begränsad.
Ämnesområde Huvudsyftet med Data Warehouse är att tillhandahålla en integrerad miljö och en sammanhängande bild av verksamheten vid en tidpunkt. Innehåller oftast bara ett ämnesområde - till exempel försäljningssiffra.
Datalagring Designad för att lagra företagsomfattande beslutsdata, inte bara marknadsföringsdata. Dimensionell modellering och stjärnschemadesign används för att optimera prestandan för åtkomstskiktet.
Data typ Tidsvariationer och icke-flyktig design tillämpas strikt. Inkluderar oftast konsolideringsdatastrukturer för att möta ämnesområdets fråge- och rapporteringsbehov.
Datavärde Skrivskyddad från slutanvändarens synvinkel. Transaktionsdata oavsett spannmål som matas direkt från Data Warehouse.
Omfattning Data warehousing är mer användbart eftersom det kan ge information från vilken avdelning som helst. Datamart innehåller data från en specifik avdelning på ett företag. Det finns kanske separata datamarts för försäljning, ekonomi, marknadsföring etc. Har begränsad användning
Källa I Data Warehouse kommer data från många källor. I Data Mart kommer data från väldigt få källor.
Storlek Storleken på Data Warehouse kan variera från 100 GB till 1 TB+. Storleken på Data Mart är mindre än 100 GB.
Implementeringstid Implementeringsprocessen av Data Warehouse kan förlängas från månader till år. Implementeringsprocessen av Data Mart är begränsad till några månader.