Data Warehouse vs Data Mart - Topp 8 skillnader med infografik.

Skillnaden mellan Data Warehouse vs Data Mart

Data Warehouse är det centrala förvaret som upprätthålls av organisationer där data från olika källor är integrerade för att ge värdefull insikt om affärsverksamheten. Den underhålls separat från organisationens operativa databas som är utformad för fråga och analys istället för transaktionsbehandling. Den är ämnesorienterad, integrerad, icke-flyktig och tidsvariant. Det är en integrerad och stabil informationskälla som ger information om olika ämnen där data är konsekvent oavsett tidpunkten när lagret nås. Ett datavarehus utvecklas kontinuerligt eftersom det inte är en statisk struktur. Data Mart är en delmängd av Data Warehouse som upprätthålls av organisationerna för en specifik grupp användare som är optimerad för åtkomst. Det är mer flexibelt eftersom det tar data från färre källor jämfört med ett datavarehus. En Data Mart är mindre i storlek jämfört med den stora storleken på ett Data Warehouse och det är utformat för att underlätta slutanvändaranalys av data och stöder en enda, analytisk applikation som används av en särskild uppsättning användare. På grundval av datakällor är datamärkena uppdelade i två kategorier, beroende och oberoende datamarter. Data Marts implementeras på lågkostnadsservrar för avdelning.

Jämförelse mellan head Warehouse och Data Mart (Infographics)

Nedan visas de 8 bästa skillnaderna mellan Data Warehouse vs Data Mart

Viktiga skillnader Data Warehouse vs Data Mart

Låt oss diskutera några av de största skillnaderna mellan Data Warehouse vs Data Mart:

En av de viktigaste skillnaderna mellan Data Warehouse vs Data Mart är att Data Warehouse är ett centralt arkiv av data som tjänar syftet med beslutsfattande medan Data Mart är en logisk delmängd av Data Warehouse som används för specifika användare.
Data Warehouse riskerar att misslyckas på grund av dess mycket stora storlek och integration från olika källor. Å andra sidan har en Data Mart en lägre risk för misslyckande på grund av dess mindre storlek och integration av data från färre källor.
Data Warehouse ger en övergripande vy för sitt centraliserade system och är oberoende medan Data Mart tillhandahåller avdelningsvy och decentraliserad lagring eftersom det är en delmängd av ett datavarehus.
Data Warehouse är applikationsorienterat medan Data Mart används för ett beslutssupportsystem.
Data Mart lagrar sammanfattade data medan datavaruhuset har data lagrade i en detaljerad form. Uppgifterna är i en mycket de-normaliserad form i Data Mart medan data i Data Warehouse är lite de-normaliserade.
Data lagras i ett enda, integrerat och centraliserat arkiv i Data Warehouse medan data i Data Mart lagras i lågkostnadsservrar för specifikt avdelningsbruk.
När man konstruerar ett datavarehus följs uppifrån och ner-metoden, medan man konstruerar ett Data Mart, följs bottom-up-metoden.
Data Warehouse är en ämnesorienterad tidsvariant som kvarstår i en längre tid medan Data Mart är utformad för specifika områden relaterade till en organisation och finns under en kortare tid.
Stjärnschema används vid modellering av ett Data Mart medan faktakonstellationsschema används för att modellera ett datavarehus. I allmänhet innefattar ett faktakonstellationsschema av ett brett spektrum av ämnesområden, å andra sidan används ett stjärnschema för sitt tillvägagångssätt för modellering med ett ämne i Data Marts.

Data Warehouse vs Data Mart jämförelsetabell

Låt oss titta på de 8 bästa jämförelserna mellan Data Warehouse vs Data Mart

DATALAGER	DATA MART
Data Warehouse lagrar data från flera ämnesområden.	Data Mart har uppgifter relaterade till ett visst område som finans, HR, försäljning etc.
Det är ett centralt arkiv av data i en organisation.	Det är delmängden i ett datavarehus.
Data integreras i ett datavarehus som ett arkiv från olika källor.	Data är integrerade i en Data Mart från färre källor än ett Data Warehouse.
Ett datalager modelleras vanligtvis från faktakonstellationsschema.	Data Mart är designad fokuserad på en dimensionell modell med ett stjärnschema.
Det är svårt att designa och använda ett datavarehus för sin storlek som kan vara större än 100 Gigabyte.	Det är relativt lättare att designa och använda Data Mart på grund av flexibiliteten i dess lilla storlek.
Data Warehouse är utformat för beslut i en organisation.	Data Mart är designad för specifika användargrupper eller avdelningar.
Det följer en ovanifrån och ner metod.	Det följer en bottom-up-strategi.
Data Warehouse har mindre de-normaliserade data än en Data Mart.	Data Mart lagrar mycket de-normaliserade data.

Slutsats

Ett datavarehus ger användaren ett enda integrerat gränssnitt där beslutsstödfrågor enkelt kan göras och en Data Mart ger en avdelningsvy och lagring. Ett datavarehus är svårt att konstruera för sin stora storlek medan ett Data Mart är lättare att underhålla och skapa för sin mindre storlek specifikt för vissa ämnesområden. Organisationer kan arbeta med sina krav för att ställa in Data Marts för olika avdelningar och följaktligen slå dem samman för att skapa ett Data Warehouse eller de kan skapa ett Data Warehouse först, sedan senare när behovet uppstår kan skapa flera Data Marts för specifika avdelningar. Men på grund av vissa begränsningar som tid och kostnader, brukar organisationer för att bygga Data Marts först och sedan slå dem samman för att skapa ett Data Warehouse. Cloud Computing-tekniken har gett fördelen att minska tiden och kostnaden för att effektivt bygga ett företagsomfattande Data Warehouse effektivt. Eftersom både Data Warehouse vs Data Mart innehåller de-normaliserade data, måste vi hitta lösningar för att förbättra frågeställningen. Extrahera, omvandla och ladda eller ETL är ett sådant koncept att extrahera data från flera källor, sedan transformera uppgifterna i enlighet med affärskraven och till slut ladda uppgifterna till ett system.

Rekommenderade artiklar

Detta har varit en guide till den största skillnaden mellan Data Warehouse vs Data Mart. Här diskuterar vi också Data Warehouse vs Data Mart viktiga skillnader med infografik och jämförelse tabell. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer-