Data Warehouse проти Data Mart – різниця між ними
Девід Картер
Ключова різниця між Data Warehouse та Data Mart
- Data Warehouse — це велике сховище даних, зібраних із різних джерел, тоді як Data Mart — лише підтип сховища даних.
- Data Warehouse зосереджено на всіх відділах організації, тоді як Data Mart зосереджено на конкретній групі.
- Процес проектування сховища даних є складним, тоді як процес Data Mart легко спроектувати.
- Data Warehouse займає багато часу для обробки даних, тоді як Data Mart займає короткий час для обробки даних.
- Порівнюючи Data Warehouse з Data Mart, діапазон розміру Data Warehouse становить від 100 ГБ до 1 ТБ+, тоді як розмір Data Mart становить менше 100 ГБ.
- Коли ми розрізняємо Data Warehouse і Data Mart, процес впровадження Data Warehouse займає від 1 місяця до 1 року, тоді як Data Mart займає кілька місяців, щоб завершити процес впровадження.
Що таке сховище даних?
A Інформаційне сховище збирає та обробляє дані з різноманітних джерел, щоб надати значущу інформацію про бізнес.
Це сукупність даних, яка є окремою від операційних систем і підтримує прийняття рішень компанією. У Data Warehouse дані зберігаються з історичної точки зору.
Дані в сховищі витягуються з кількох функціональних одиниць. Його перевіряють, очищають, а потім інтегрують із системою сховища даних. Сховище даних використовувало дуже швидку комп’ютерну систему з великою ємністю. Цей інструмент може відповісти на будь-які складні запити, що стосуються даних.
Що таке Data Mart?
A март даних це проста форма сховища даних. Він зосереджений на одному предметі. Data Mart отримує дані лише з кількох джерел. Ці джерела можуть бути центральним сховищем даних, внутрішніми операційними системами або зовнішніми джерелами даних.
Data Mart — це система індексування та вилучення. Це важлива підмножина сховища даних. Він предметно-орієнтований і розроблений для задоволення потреб конкретної групи користувачів. Якщо порівнювати Data Mart і Data Warehouse, Data Marts швидкі та прості у використанні, оскільки вони використовують невеликі обсяги даних.
Відмінності між Data Warehouse і Data Mart
Ось головна відмінність між Data Mart і Data Warehouse:
| Параметр | Інформаційне сховище | Data Mart |
|---|---|---|
| Визначення | Сховище даних — це велике сховище даних, зібраних у різних організаціях або відділах корпорації. | Вітрина даних є єдиним підтипом сховища даних. Він розроблений для задоволення потреб певної групи користувачів. |
| Використання | Це допомагає прийняти стратегічне рішення. | Це допомагає приймати тактичні рішення для бізнесу. |
| мета | Основна мета Data Warehouse — забезпечити інтегроване середовище та узгоджену картину бізнесу в певний момент часу. | Вітрина даних, яка переважно використовується в бізнес-підрозділі на рівні відділу. |
| Проектування | Процес проектування Data Warehouse досить складний. | Процес проектування Data Mart простий. |
| Може використовуватися або не використовуватися в розмірній моделі. Однак він може годувати габаритні моделі. | Він побудований зосереджено на розмірній моделі з використанням початкової схеми. | |
| Обробка даних | Сховища даних охоплюють велику територію корпорації, тому їх обробка займає багато часу. | Вітрини даних прості у використанні, розробці та реалізації, оскільки вони можуть обробляти лише невеликі обсяги даних. |
| Сфокусувати | Сховище даних широко орієнтоване на всі відділи. Цілком можливо, що він навіть може представляти всю компанію. | Data Mart є предметно-орієнтованим і використовується на рівні відділу. |
| Тип даних | Дані, що зберігаються в сховищі даних, завжди детально порівнюються з вітриною даних. | Вітрини даних створені для певних груп користувачів. Тому дані короткі та обмежені. |
| Предметна область | Основна мета Data Warehouse — забезпечити інтегроване середовище та узгоджену картину бізнесу в певний момент часу. | Здебільшого займаються лише однією предметною областю, наприклад, показником продажів. |
| Зберігання даних | Призначений для зберігання даних про рішення в масштабах підприємства, а не лише для маркетингових даних. | Розмірне моделювання та дизайн зіркової схеми використовуються для оптимізації продуктивності рівня доступу. |
| Тип даних | Часова дисперсія та енергонезалежний дизайн суворо дотримуються. | Здебільшого включає структури даних консолідації для задоволення запитів предметної області та потреб у звітах. |
| Значення даних | Тільки для читання з точки зору кінцевих користувачів. | Дані про транзакції, незалежно від зерна, надходять безпосередньо зі сховища даних. |
| Сфера | Зберігання даних більш корисне, оскільки воно може передавати інформацію з будь-якого відділу. | Вітрина даних містить дані певного відділу компанії. Можливо, існують окремі вітрини даних для продажів, фінансів, маркетингу тощо. Має обмежене використання |
| Source | У сховищі даних Дані надходять із багатьох джерел. | У Data Mart дані надходять із дуже небагатьох джерел. |
| Розмір | Розмір сховища даних може коливатися від 100 ГБ до 1 ТБ+. | Розмір Data Mart становить менше 100 ГБ. |
| Час реалізації | Процес впровадження Data Warehouse може розтягнутися від місяців до років. | Процес впровадження Data Mart обмежений кількома місяцями. |
