Data Warehouse vs Data Mart - Top 8 diferențe cu infografia.

Diferența dintre Data Warehouse și Data Mart

Data Warehouse este depozitul central întreținut de organizații unde datele din diverse surse sunt integrate pentru a oferi informații valoroase asupra afacerilor. Acesta este menținut separat de baza de date operațională a organizației, care este proiectat pentru interogare și analiză în loc de procesarea tranzacțiilor. Este orientat către subiect, integrat, nevolatil și variantă de timp. Este o sursă de informații integrată și stabilă care furnizează informații despre diverși subiecți, unde datele sunt consecvente, indiferent de momentul în care este accesat depozitul. Un depozit de date evoluează constant, deoarece nu este o structură statică. Data Mart este un subset de Data Warehouse întreținut de organizații pentru un grup specific de utilizatori, care este optimizat pentru acces. Este mai flexibil, deoarece ia date din mai puține surse în comparație cu un depozit de date. Un Data Mart are dimensiuni mai mici în comparație cu dimensiunea mare a unui depozit de date și este conceput pentru a facilita analiza utilizatorilor finali a datelor și acceptă o singură aplicație analitică folosită de un set distinct de utilizatori. Pe baza surselor de date, Dat Mart-urile sunt împărțite în două categorii, Marte de date dependente și independente. Data Marts sunt implementate pe servere low-cost pentru utilizare departamentală.

Comparație față în cap între Data Warehouse și Data Mart (Infografie)

Mai jos se află diferența de top 8 între Data Warehouse și Data Mart

Diferențe cheie Depozitul de date față de Mart

Să discutăm unele dintre diferențele majore dintre Data Warehouse și Data Mart:

Una dintre diferențele cheie ale Data Warehouse față de Data Mart este că Data Warehouse este un depozit central de date care servește la luarea deciziilor, în timp ce Data Mart este un subset logic al Data Warehouse utilizat pentru utilizatori specifici.
Data Warehouse are riscul de a eșua din cauza dimensiunii sale foarte mari și a integrării din diverse surse. Pe de altă parte, un Data Mart are un risc mai mic de eșec din cauza dimensiunii sale mai mici și a integrării datelor din mai puține surse.
Data Warehouse oferă o vedere la nivelul întregii întreprinderi pentru sistemul său centralizat și este independentă, în timp ce Data Mart oferă o vedere departamentală și stocare descentralizată, deoarece este un subset al unui Data Warehouse.
Data Warehouse este orientată către aplicație, în timp ce Data Mart este utilizată pentru un sistem de asistență decizională.
Data Mart stochează date rezumate, în timp ce depozitul de date are date stocate într-o formă detaliată. Datele sunt într-o formă extrem de de-normalizată în Data Mart, în timp ce, în Data Warehouse, datele sunt ușor de-normalizate.
Datele sunt stocate într-un singur depozit integrat și centralizat în Data Warehouse, în timp ce în Data Mart datele sunt stocate pe servere low-cost pentru utilizare departamentală specifică.
Când se construiește un depozit de date, se urmărește abordarea de sus în jos, în timp ce se construiește un Data Mart, se urmărește abordarea de jos în sus.
Data Warehouse este o variantă de timp orientată către subiect, care rămâne în vigoare pentru o perioadă mai lungă de timp, în timp ce Data Mart este proiectată pentru domenii specifice legate de o organizație și există pentru un timp mai scurt.
Schema stele este utilizată în modelarea unui Data Mart, în timp ce schema de constelație de fapt este utilizată pentru modelarea unui depozit de date. În general, o schemă de constelație de fapt cuprinde o gamă largă de domenii subiect, pe de altă parte, o schemă Star este utilizată pentru abordarea sa de modelare cu un singur subiect în Data Marts.

Data Warehouse vs. Data Mart Tabelul de comparare

Să ne uităm la top 8 Comparație între Data Warehouse și Data Mart

Depozitul de date	DATA MART
Data Warehouse stochează datele din mai multe domenii.	Data Mart deține datele referitoare la o anumită zonă, cum ar fi finanțe, resurse umane, vânzări etc.
Este un depozit central de date dintr-o organizație.	Este subsetul unui Data Warehouse.
Datele sunt integrate într-un depozit de date ca un singur depozit din diverse surse.	Datele sunt integrate într-un Data Mart din mai puține surse decât un Data Warehouse.
Un depozit de date este modelat de obicei din schema de constelație a faptelor.	Data Mart este proiectat concentrat pe un model dimensional folosind o schemă de stele.
Este dificil să proiectăm și să utilizăm un depozit de date pentru dimensiunea sa care poate fi mai mare de 100 de gigabyte.	Este relativ ușor de proiectat și utilizat Data Mart, datorită flexibilității dimensiunilor mici.
Data Warehouse este proiectat pentru luarea deciziilor într-o organizație.	Data Mart este proiectat pentru grupuri sau departamente specifice de utilizatori.
Urmează o abordare de sus în jos.	Urmează o abordare de jos în sus.
Data Warehouse deține date mai puțin de-normalizate decât Data Mart.	Data Mart stochează date extrem de de-normalizate.

Concluzie

Un depozit de date oferă utilizatorului o singură interfață integrată în care interogările de asistență decizională pot fi făcute cu ușurință și un Data Mart oferă o vizualizare și stocare departamentală. Un depozit de date este dificil de construit pentru dimensiunile sale mari, în timp ce un Data Mart este mai ușor de întreținut și de creat pentru dimensiunile sale mai mici specifice anumitor domenii. Organizațiile pot lucra la cerințele lor pentru a configura Data Marts pentru diferite departamente și, în consecință, le pot contopi pentru a crea un Data Warehouse sau pot crea mai întâi un Data Warehouse, apoi mai târziu pe măsură ce apare nevoia, pot crea mai multe Data Marts pentru anumite departamente. Însă, din cauza anumitor constrângeri precum timpul și costul, de obicei, organizațiile merg mai întâi pentru construirea de date Marte și apoi fuzionează-le pentru a crea un depozit de date. Tehnologia Cloud Computing a oferit avantajul reducerii timpului și a costurilor pentru a construi eficient un depozit de date la nivelul întregii întreprinderi. De asemenea, atât Data Warehouse, cât și Data Mart conțin date de-normalizate, trebuie să găsim soluții pentru îmbunătățirea performanței interogării. Extragerea, transformarea și încărcarea sau ETL este un astfel de concept pentru a extrage datele din mai multe surse, apoi transformarea datelor în conformitate cu cerințele Business și în final încărcarea datelor într-un sistem.

Articole recomandate

Acesta a fost un ghid pentru diferența maximă dintre Data Warehouse și Data Mart. Aici vom discuta, de asemenea, diferențele cheie Data Warehouse și Data Mart cu infografie și tabelul de comparație. De asemenea, puteți arunca o privire la următoarele articole pentru a afla mai multe-