Data Warehouse vs Data Mart - Top 8 forskelle med infografik.

Forskel mellem Data Warehouse vs Data Mart

Data Warehouse er det centrale depot, der vedligeholdes af organisationer, hvor data fra forskellige kilder er integreret for at give værdifuld indsigt i erhvervslivet. Den vedligeholdes separat fra organisationens operationelle database, som er designet til forespørgsel og analyse i stedet for transaktionsbehandling. Det er emneorienteret, integreret, ikke-flygtig og tidsvariant. Det er en integreret og stabil informationskilde, der giver information om forskellige emner, hvor data er konsistente uanset tidspunktet, hvor lageret er tilgængeligt. Et datavarehus udvikler sig konstant, da det ikke er en statisk struktur. Data Mart er en undergruppe af Data Warehouse, der vedligeholdes af organisationerne for en bestemt gruppe brugere, der er optimeret til adgang. Det er mere fleksibelt, da det tager data fra færre kilder sammenlignet med et datavarehus. En Data Mart er mindre i størrelse sammenlignet med den store størrelse på et Data Warehouse, og det er designet til at lette slutbrugeranalyse af data og understøtter en enkelt, analytisk applikation, der bruges af et særskilt sæt brugere. På grundlag af datakilder er datamørterne opdelt i to kategorier, afhængige og uafhængige datamarkeder. Data Marts implementeres på lavprisservere til afdelingsbrug.

Sammenligning fra head to head mellem Data Warehouse vs Data Mart (Infographics)

Nedenfor er de øverste 8 forskelle mellem Data Warehouse vs Data Mart

Vigtige forskelle Data Warehouse vs Data Mart

Lad os diskutere nogle af de største forskelle mellem Data Warehouse vs Data Mart:

En af de vigtigste forskelle mellem Data Warehouse vs Data Mart er, at Data Warehouse er et centralt arkiv af data, der tjener formålet med beslutningstagningen, mens Data Mart er en logisk undergruppe af Data Warehouse, der bruges til specifikke brugere.
Data Warehouse risikerer at mislykkes på grund af dens meget store størrelse og integration fra forskellige kilder. På den anden side har en Data Mart en lavere risiko for fiasko på grund af dens mindre størrelse og integration af data fra færre kilder.
Data Warehouse leverer en virksomhedsomfattende visning af sit centraliserede system, og det er uafhængigt, mens Data Mart leverer afdelingsvisning og decentral opbevaring, da det er en undergruppe af et Data Warehouse.
Data Warehouse er applikationsorienteret, mens Data Mart bruges til et beslutningsstøttesystem.
Data Mart lagrer opsummerede data, mens Data warehouse har data, der er gemt i en detaljeret form. Dataene er i en meget de-normaliseret form i Data Mart, mens data i Warehouse er data let de-normaliserede.
Data gemmes i et enkelt, integreret og centraliseret lager i Data Warehouse, hvorimod data i Data Mart gemmes i lavprisservere til specifik afdelingsbrug.
Når man konstruerer et datavarehus, følges top-down-metoden, mens man konstruerer et Data Mart, følges bottom-up-metoden.
Data Warehouse er en emneorienteret tidsvariant, der forbliver i eksistens i længere tid, mens Data Mart er designet til specifikke områder, der er relateret til en organisation og eksisterer i en kortere periode.
Stjerneskema bruges under modellering af et Data Mart, hvorimod faktakonstellationsskema bruges til at modellere et datavarehus. Generelt omfatter et faktakonstellationsskema af en lang række emneområder, på den anden side bruges et Stjerneskema til dets tilgang til modeller med enkelt emner i Data Marts.

Data Warehouse vs Data Mart sammenligningstabel

Lad os se på den øverste 8 sammenligning mellem Data Warehouse vs Data Mart

DATA VAREHUS	DATA MART
Data Warehouse gemmer dataene fra flere emneområder.	Data Mart har dataene relateret til et bestemt område såsom finans, HR, salg osv.
Det er en central opbevaring af data i en organisation.	Det er delmængden af et datavarehus.
Data er integreret i et datavarehus som et lager fra forskellige kilder.	Data er integreret i en Data Mart fra færre kilder end et Data Warehouse.
Et datavarehus modelleres normalt ud fra faktakonstellationsskema.	Data Mart er designet med fokus på en dimensionel model ved hjælp af et stjerneskema.
Det er vanskeligt at designe og bruge et datavarehus til dets størrelse, der kan være større end 100 Gigabyte.	Det er relativt lettere at designe og bruge Data Mart på grund af fleksibiliteten i dens lille størrelse.
Data Warehouse er designet til beslutningstagning i en organisation.	Data Mart er designet til specifikke brugergrupper eller afdelinger.
Det følger en top-down tilgang.	Det følger en bottom-up tilgang.
Data Warehouse har mindre de-normaliserede data end en Data Mart.	Data Mart gemmer stærkt de-normaliserede data.

Konklusion

Et datavarehus giver brugeren en enkelt integreret grænseflade, hvor beslutningsstøtteforespørgsler let kan udføres, og en Data Mart giver en afdelingsvisning og opbevaring. Et datavarehus er vanskeligt at konstruere for sin store størrelse, mens en Data Mart er lettere at vedligeholde og skabe til sin mindre størrelse, der er specifik for bestemte emneområder. Organisationer kan arbejde på deres krav til at opsætte datamarkeder for forskellige afdelinger og følgelig sammenføje dem for at oprette et datavarehus, eller de kan oprette et datavarehus først, så senere, når behovet opstår, kan oprette flere datamarkeringer til specifikke afdelinger. Men på grund af visse begrænsninger som tid og omkostninger, går organisationer normalt for at bygge Data Marts først og derefter fusionere dem for at oprette et Data Warehouse. Cloud Computing-teknologien har givet fordelen ved at reducere tid og omkostninger for effektivt at opbygge et virksomhedsomfattende Data Warehouse. Da begge Data Warehouse vs Data Mart indeholder de-normaliserede data, er vi nødt til at finde løsninger til forbedring af forespørgselens ydeevne. Ekstrahering, transformering og indlæsning eller ETL er et sådant koncept at udtrække dataene fra flere kilder, derefter transformere dataene i henhold til forretningskrav og til sidst indlæse dataene til et system.

Anbefalede artikler

Dette har været en guide til den største forskel mellem Data Warehouse vs Data Mart. Her diskuterer vi også Data Warehouse vs Data Mart nøgleforskelle med infografik og sammenligningstabel. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere-