Was ist Data Warehouse?
Ein Data Warehouse sammelt und verwaltet Daten aus verschiedenen Quellen, um aussagekräftige geschäftliche Erkenntnisse zu liefern.
Es handelt sich um eine Sammlung von Daten, die von den Betriebssystemen getrennt ist und die Entscheidungsfindung des Unternehmens unterstützt. Im Data Warehouse werden Daten aus historischer Sicht gespeichert.
Die Daten im Lager werden aus mehreren Funktionseinheiten extrahiert. Es wird geprüft, bereinigt und dann in das Data Warehouse-System integriert. Das Data Warehouse verwendete ein sehr schnelles Computersystem mit großer Speicherkapazität. Dieses Tool kann alle komplexen Fragen zu Daten beantworten.
Was ist Data Mart?
Ein Data Mart ist eine einfache Form eines Data Warehouse. Es konzentriert sich auf ein einzelnes Thema. Data Mart bezieht Daten nur aus wenigen Quellen. Diese Quellen können ein zentrales Data Warehouse, interne Betriebssysteme oder externe Datenquellen sein.
Ein Data Mart ist ein Index- und Extraktionssystem. Es ist eine wichtige Teilmenge eines Data Warehouse. Es ist themenorientiert und auf die Bedürfnisse einer bestimmten Benutzergruppe zugeschnitten. Data Marts sind schnell und einfach zu verwenden, da sie kleine Datenmengen verwenden.
SCHLÜSSELUNTERSCHIED
- Data Warehouse ist ein großes Repository mit Daten, die aus verschiedenen Quellen gesammelt wurden, während Data Mart nur ein Subtyp eines Data Warehouse ist.
- Data Warehouse konzentriert sich auf alle Abteilungen in einer Organisation, während sich Data Mart auf eine bestimmte Gruppe konzentriert.
- Der Entwurfsprozess von Data Warehouse ist kompliziert, während der Data Mart-Prozess einfach zu entwerfen ist.
- Data Warehouse benötigt viel Zeit für die Datenverarbeitung, während Data Mart eine kurze Zeit für die Datenverarbeitung benötigt.
- Der Data Warehouse-Größenbereich liegt zwischen 100 GB und 1 TB +, während die Data Mart-Größe unter 100 GB liegt.
- Der Implementierungsprozess für Data Warehouse dauert 1 Monat bis 1 Jahr, während Data Mart einige Monate benötigt, um den Implementierungsprozess abzuschließen.
Unterschiede zwischen Data Warehouse und Data Mart
| Parameter | Data Warehouse | Datenmarkt |
|---|---|---|
| Definition | Ein Data Warehouse ist ein großes Repository mit Daten, die von verschiedenen Organisationen oder Abteilungen innerhalb eines Unternehmens gesammelt wurden. | Ein Data Mart ist ein einziger Subtyp eines Data Warehouse. Es wurde entwickelt, um die Anforderungen einer bestimmten Benutzergruppe zu erfüllen. |
| Verwendung | Es hilft, eine strategische Entscheidung zu treffen. | Es hilft, taktische Entscheidungen für das Unternehmen zu treffen. |
| Zielsetzung | Das Hauptziel von Data Warehouse besteht darin, zu einem bestimmten Zeitpunkt eine integrierte Umgebung und ein kohärentes Bild des Geschäfts bereitzustellen. | Ein Data Mart, der hauptsächlich in einem Geschäftsbereich auf Abteilungsebene verwendet wird. |
| Entwerfen | Der Entwurfsprozess von Data Warehouse ist ziemlich schwierig. | Der Entwurfsprozess von Data Mart ist einfach. |
| Kann in einem dimensionalen Modell verwendet werden oder nicht. Es kann jedoch dimensionale Modelle füttern. | Es basiert auf einem dimensionalen Modell unter Verwendung eines Startschemas. | |
| Datenverarbeitung | Data Warehousing umfasst einen großen Teil des Unternehmens, weshalb die Verarbeitung sehr lange dauert. | Data Marts sind einfach zu verwenden, zu entwerfen und zu implementieren, da sie nur kleine Datenmengen verarbeiten können. |
| Fokus | Data Warehousing konzentriert sich auf alle Abteilungen. Es ist möglich, dass es sogar das gesamte Unternehmen repräsentieren kann. | Data Mart ist themenorientiert und wird auf Abteilungsebene verwendet. |
| Datentyp | Die im Data Warehouse gespeicherten Daten sind im Vergleich zum Data Mart immer detailliert. | Data Marts wurden für bestimmte Benutzergruppen erstellt. Daher sind die Daten kurz und begrenzt. |
| Fachbereich | Das Hauptziel von Data Warehouse besteht darin, zu einem bestimmten Zeitpunkt eine integrierte Umgebung und ein kohärentes Bild des Geschäfts bereitzustellen. | Meistens nur einen Themenbereich - zum Beispiel Verkaufszahl. |
| Datenspeicherung | Entwickelt, um unternehmensweite Entscheidungsdaten zu speichern, nicht nur Marketingdaten. | Dimensionsmodellierung und Sternschemadesign zur Optimierung der Leistung der Zugriffsschicht. |
| Datentyp | Zeitvarianz und nichtflüchtiges Design werden strikt durchgesetzt. | Enthält hauptsächlich Konsolidierungsdatenstrukturen, um die Abfrage- und Berichtsanforderungen des Themenbereichs zu erfüllen. |
| Datenwert | Vom Standpunkt des Endbenutzers schreibgeschützt. | Transaktionsdaten unabhängig von Getreide, das direkt aus dem Data Warehouse zugeführt wird. |
| Umfang | Data Warehousing ist hilfreicher, da es Informationen aus jeder Abteilung liefern kann. | Data Mart enthält Daten einer bestimmten Abteilung eines Unternehmens. Es gibt möglicherweise separate Data Marts für Vertrieb, Finanzen, Marketing usw. Wird nur eingeschränkt verwendet |
| Quelle | Im Data Warehouse stammen Daten aus vielen Quellen. | In Data Mart stammen Daten aus sehr wenigen Quellen. |
| Größe | Die Größe des Data Warehouse kann zwischen 100 GB und 1 TB + liegen. | Die Größe des Data Mart beträgt weniger als 100 GB. |
| Implementierungszeit | Der Implementierungsprozess von Data Warehouse kann von Monaten auf Jahre verlängert werden. | Der Implementierungsprozess von Data Mart ist auf wenige Monate beschränkt. |