Hvad er datavarehus?
Et datavarehus indsamler og administrerer data fra forskellige kilder for at give meningsfuld forretningsindsigt.
Det er en indsamling af data, der er adskilt fra de operationelle systemer og understøtter virksomhedens beslutningstagning. I Data Warehouse lagres data fra et historisk perspektiv.
Dataene i lageret udvindes fra flere funktionelle enheder. Det kontrolleres, renses og integreres derefter i Data warehouse-systemet. Datalager brugte et meget hurtigt computersystem med stor lagerkapacitet. Dette værktøj kan besvare alle komplekse spørgsmål vedrørende data.
Hvad er Data Mart?
En datamart er en simpel form for et datavarehus. Det er fokuseret på et enkelt emne. Data Mart trækker kun data fra få kilder. Disse kilder kan være centrale datalager, interne operationelle systemer eller eksterne datakilder.
En Data Mart er et indeks- og udvindingssystem. Det er en vigtig delmængde af et datalager. Det er fagorienteret, og det er designet til at imødekomme behovene hos en bestemt brugergruppe. Datamærker er hurtige og nemme at bruge, da de bruger små mængder data.
Nøgleforskel
- Data Warehouse er et stort lager af data indsamlet fra forskellige kilder, mens Data Mart kun er undertype af et datalager.
- Data Warehouse er fokuseret på alle afdelinger i en organisation, mens Data Mart fokuserer på en bestemt gruppe.
- Data Warehouse-designprocessen er kompliceret, mens Data Mart-processen er let at designe.
- Data Warehouse tager lang tid for datahåndtering, mens Data Mart tager kort tid for datahåndtering.
- Data Warehouse-størrelsesområdet er 100 GB til 1 TB +, mens størrelsen på Data Mart er mindre end 100 GB.
- Data Warehouse implementeringsproces tager 1 måned til 1 år, mens Data Mart tager et par måneder at gennemføre implementeringsprocessen.
Forskelle mellem Data Warehouse og Data Mart
| Parameter | Data varehus | Data Mart |
|---|---|---|
| Definition | Et datavarehus er et stort lager af data indsamlet fra forskellige organisationer eller afdelinger inden for et selskab. | En datamart er den eneste undertype af et datavarehus. Det er designet til at imødekomme behovet for en bestemt brugergruppe. |
| Anvendelse | Det hjælper med at tage en strategisk beslutning. | Det hjælper med at tage taktiske beslutninger for virksomheden. |
| Objektiv | Hovedformålet med Data Warehouse er at give et integreret miljø og et sammenhængende billede af virksomheden på et tidspunkt. | En datamart, der for det meste bruges i en forretningsafdeling på afdelingsniveau. |
| Design | Designprocessen af Data Warehouse er ret vanskelig. | Designprocessen for Data Mart er let. |
| Kan eller måske ikke bruges i en dimensionel model. Det kan dog føde dimensionelle modeller. | Det er bygget med fokus på en dimensionel model ved hjælp af et startskema. | |
| Datahåndtering | Datalager inkluderer stort område af selskabet, hvorfor det tager lang tid at behandle det. | Datamærker er nemme at bruge, designe og implementere, da det kun kan håndtere små mængder data. |
| Fokus | Datalager er stort set fokuseret på alle afdelinger. Det er muligt, at det endda kan repræsentere hele virksomheden. | Data Mart er fagorienteret, og det bruges på institutniveau. |
| Datatype | De data, der er gemt inde i datalageret, er altid detaljerede sammenlignet med datamart. | Data Marts er bygget til bestemte brugergrupper. Derfor er data korte og begrænsede. |
| Emne-område | Hovedformålet med Data Warehouse er at give et integreret miljø og et sammenhængende billede af virksomheden på et tidspunkt. | Hold kun ét emneområde - for eksempel salgstal. |
| Datalagring | Designet til at gemme beslutninger, der dækker hele virksomheden, ikke kun marketingdata. | Dimensionel modellering og stjerneskema design anvendt til at optimere ydeevnen af adgangslaget. |
| Datatype | Tidsafvigelse og ikke-flygtigt design håndhæves strengt. | Inkluderer hovedsagelig konsolideringsdatastrukturer for at imødekomme emneområdets forespørgsel og rapporteringsbehov. |
| Dataværdi | Skrivebeskyttet fra slutbrugernes synspunkt. | Transaktionsdata uanset korn, der tilføres direkte fra datalageret. |
| Anvendelsesområde | Datalager er mere nyttigt, da det kan bringe information fra enhver afdeling. | Data mart indeholder data fra en bestemt afdeling i en virksomhed. Der er måske separate datamærker for salg, økonomi, marketing osv. Har begrænset brug |
| Kilde | I Data Warehouse kommer data fra mange kilder. | I Data Mart kommer data fra meget få kilder. |
| Størrelse | Størrelsen på datavarehuset kan variere fra 100 GB til 1 TB +. | Størrelsen på Data Mart er mindre end 100 GB. |
| Implementeringstid | Implementeringsprocessen for Data Warehouse kan udvides fra måneder til år. | Implementeringsprocessen for Data Mart er begrænset til få måneder. |