Ce este Data Warehouse?
Un Data Warehouse colectează și gestionează date din surse variate pentru a oferi informații utile despre afaceri.
Este o colecție de date care este separată de sistemele operaționale și sprijină luarea deciziilor companiei. În Data Warehouse datele sunt stocate dintr-o perspectivă istorică.
Datele din depozit sunt extrase din mai multe unități funcționale. Este verificat, curățat și apoi integrat cu sistemul de depozitare de date. Depozitul de date a folosit un sistem informatic foarte rapid, cu o capacitate mare de stocare. Acest instrument poate răspunde la orice întrebări complexe referitoare la date.
Ce este Data Mart?
Data mart este o formă simplă de Data Warehouse. Se concentrează pe un singur subiect. Data Mart extrage date din doar câteva surse. Aceste surse pot fi depozit central de date, sisteme operaționale interne sau surse de date externe.
Un Data Mart este un sistem de indexare și extracție. Este un subset important al unui depozit de date. Este orientat spre subiect și este conceput pentru a satisface nevoile unui anumit grup de utilizatori. Marturile de date sunt rapide și ușor de utilizat, deoarece folosesc cantități mici de date.
DIFERENȚA CHEIE
- Data Warehouse este un depozit mare de date colectate din diferite surse, în timp ce Data Mart este doar subtipul unui depozit de date.
- Data Warehouse se concentrează pe toate departamentele dintr-o organizație, în timp ce Data Mart se concentrează pe un anumit grup.
- Procesul de proiectare Data Warehouse este complicat, în timp ce procesul Data Mart este ușor de proiectat.
- Data Warehouse necesită mult timp pentru prelucrarea datelor, în timp ce Data Mart necesită un timp scurt pentru prelucrarea datelor.
- Gama de dimensiuni Data Warehouse este de 100 GB până la 1 TB +, în timp ce dimensiunea Data Mart este mai mică de 100 GB.
- Procesul de implementare Data Warehouse durează de la o lună la 1 an, în timp ce Data Mart durează câteva luni pentru a finaliza procesul de implementare.
Diferențe între Data Warehouse și Data Mart
| Parametru | Depozit de date | Data Mart |
|---|---|---|
| Definiție | Un depozit de date este un depozit mare de date colectate de la diferite organizații sau departamente din cadrul unei corporații. | Un martie de date este un singur subtip al unui Data Warehouse. Este conceput pentru a satisface nevoia unui anumit grup de utilizatori. |
| Utilizare | Ajută la luarea unei decizii strategice. | Ajută la luarea deciziilor tactice pentru afacere. |
| Obiectiv | Obiectivul principal al Data Warehouse este de a oferi un mediu integrat și o imagine coerentă a afacerii la un moment dat. | Un martie de date utilizat în cea mai mare parte într-o divizie de afaceri la nivel de departament. |
| Proiectare | Procesul de proiectare a Data Warehouse este destul de dificil. | Procesul de proiectare al Data Mart este ușor. |
| Se poate utiliza sau nu într-un model dimensional. Cu toate acestea, poate alimenta modele dimensionale. | Este construit axat pe un model dimensional folosind o schemă de pornire. | |
| Manipularea datelor | Depozitarea datelor include o suprafață mare a corporației, motiv pentru care este nevoie de mult timp pentru a o prelucra. | Data marts este ușor de utilizat, proiectat și implementat, deoarece poate gestiona doar cantități mici de date. |
| Concentrați-vă | Depozitarea datelor este concentrată în general pe toate departamentele. Este posibil ca aceasta să reprezinte chiar întreaga companie. | Data Mart este orientat spre subiect și este utilizat la nivel de departament. |
| Tipul de date | Datele stocate în cadrul Data Warehouse sunt întotdeauna detaliate în comparație cu data mart. | Data Marts este construit pentru anumite grupuri de utilizatori. Prin urmare, datele sunt scurte și limitate. |
| Subiect | Obiectivul principal al Data Warehouse este de a oferi un mediu integrat și o imagine coerentă a afacerii la un moment dat. | Dețineți cel mai mult un singur subiect - de exemplu, cifra de vânzări. |
| Stocarea datelor | Conceput pentru a stoca date de decizie la nivelul întregii întreprinderi, nu doar date de marketing. | Modelarea dimensională și schema de stele utilizate pentru optimizarea performanței stratului de acces. |
| Tipul de date | Varianța timpului și designul non-volatil sunt strict aplicate. | În principal include structuri de date de consolidare pentru a satisface nevoile de interogare și raportare din zona subiectului. |
| Valoarea datelor | Citire numai din punctul de vedere al utilizatorilor finali. | Date despre tranzacții, indiferent de cerealele alimentate direct din Data Warehouse. |
| Domeniul de aplicare | Depozitarea datelor este mai utilă, deoarece poate aduce informații de la orice departament. | Data Mart conține date ale unui anumit departament al unei companii. Există, probabil, date martiale separate pentru vânzări, finanțe, marketing etc. Are o utilizare limitată |
| Sursă | În Data Warehouse, datele provin din mai multe surse. | În Data Mart, datele provin din foarte puține surse. |
| mărimea | Dimensiunea Data Warehouse poate varia de la 100 GB la 1 TB +. | Dimensiunea Data Mart este mai mică de 100 GB. |
| Timpul de implementare | Procesul de implementare a Data Warehouse poate fi prelungit de la luni la ani. | Procesul de implementare a Data Mart este limitat la câteva luni. |