Data Warehouse vs Data Mart - Najboljših 8 razlik z infografiko.

Razlika med Data Warehouse in Data Mart

Data Warehouse je osrednje skladišče, ki ga vzdržujejo organizacije, v katere so podatki iz različnih virov integrirani, da bi zagotovili dragocen vpogled v poslovanje. Vzdržuje se ločeno od operativne baze podatkov organizacije, ki je zasnovana za poizvedovanje in analizo namesto za obdelavo transakcij. Objektno usmerjena, integrirana, nehlapna in časovna varianta. Je integriran in stabilen vir informacij, ki zagotavlja informacije o različnih predmetih, kjer so podatki konsistentni, ne glede na čas dostopa do skladišča. Skladišče podatkov se nenehno razvija, saj ni statična struktura. Data Mart je podmnožica Data Warehouse, ki jo organizacije hranijo za določeno skupino uporabnikov in je optimizirana za dostop. Je bolj prilagodljiv, saj pridobi podatke iz manj virov v primerjavi s podatkovno zbirko. Data Mart je v primerjavi z veliko velikostjo skladišča podatkov manjši in je zasnovan tako, da olajša analizo podatkov končnih uporabnikov in podpira eno samo analitično aplikacijo, ki jo uporablja različen nabor uporabnikov. Podatkovni grafi so na podlagi podatkovnih virov razdeljeni v dve kategoriji, odvisni in neodvisni podatkovni grafi. Podatkovni podatki se izvajajo na nizkocenovnih strežnikih za oddelek.

Primerjava med podjetji Data Warehouse in Data Mart (Infographics)

Spodaj je zgornjih 8 razlik med Data Warehouse in Data Mart

Ključne razlike Skladišče podatkov v primerjavi z Martom

Pogovorimo se o nekaterih glavnih razlikah med Data Warehouse in Data Mart:

Ena ključnih razlik Data Warehouse v primerjavi z Data Mart je, da je Data Warehouse osrednje shranjevanje podatkov, ki služi namenu sprejemanja odločitev, medtem ko je Data Mart logična podmnožica Data Warehouse, ki se uporablja za določene uporabnike.
Data Warehouse ima tveganje za neuspeh zaradi svoje velike velikosti in integracije iz različnih virov. Po drugi strani ima Data Mart manjše tveganje za neuspeh zaradi manjše velikosti in integracije podatkov iz manj virov.
Data Warehouse ponuja celoten sistem za celotno podjetje za njegov centraliziran sistem in je neodvisen, medtem ko Data Mart ponuja oddelek za pogled in decentralizirano shranjevanje, saj je podmnožica Data Warehouse.
Data Warehouse je usmerjen v aplikacije, medtem ko se Data Mart uporablja za sistem za podporo odločanju.
Data Mart shranjuje povzete podatke, medtem ko ima podatkovno skladišče podatke, shranjene v podrobni obliki. Podatki so v Data Mart zelo močno normalizirani, medtem ko so v Data Warehouse podatki rahlo normalizirani.
Podatki so shranjeni v enem, integriranem in centraliziranem skladišču v Data Warehouse, medtem ko se v Data Martu podatki shranijo v nizkocenovne strežnike za specifično oddelčno uporabo.
Pri gradnji Data Warehouse se uporablja pristop od zgoraj navzdol, pri konstruiranju Data Mart pa se uporablja pristop od spodaj navzgor.
Skladišče podatkov je tematska različica, ki je usmerjena v subjekt, in obstaja dlje časa, medtem ko je Data Mart zasnovan za specifična področja, povezana z organizacijo, in obstaja krajši čas.
Pri modeliranju Data Mart-a se uporablja shema zvezd, medtem ko se za modeliranje skladišča podatkov uporablja shema konstelacij. Na splošno shema konstelacije dejstev obsega široko paleto predmetnih področij, po drugi strani pa se shema Star uporablja za pristop enopredmetnega modeliranja v podatkovnih grafih.

Skladišče podatkov glede na primerjalno tabelo podatkovnih Mart

Poglejmo zgornjih 8 primerjav med Data Warehouse in Data Mart

PODATKOVNO SKLADIŠČE	PODATKI MART
Data Warehouse hrani podatke iz več predmetnih področij.	Data Mart hrani podatke, ki se nanašajo na določeno področje, kot so finance, HR, prodaja itd.
Je osrednje skladišče podatkov v organizaciji.	Je podvrsta skladišča podatkov.
Podatki so integrirani v Data Warehouse kot eno shrambo iz različnih virov.	Podatki so integrirani v Data Mart iz manj virov kot Data Warehouse.
Shranjevanje podatkov je ponavadi modelirano iz konstelacijske sheme.	Data Mart je zasnovan osredotočeno na dimenzijski model z uporabo zvezdaste sheme.
Težko je oblikovati in uporabljati Data Warehouse za njegovo velikost, ki je lahko večja od 100 gigabajtov.	Oblikovanje in uporaba Data Mart-a je zaradi enostavnosti majhnosti razmeroma lažje.
Data Warehouse je zasnovan za odločanje v organizaciji.	Data Mart je zasnovan za posebne skupine uporabnikov ali oddelke.
Sledi pristop od zgoraj navzdol.	Sledi pristop od spodaj navzgor.
Data Warehouse ima manj denormaliziranih podatkov kot Data Mart.	Podatki Mart shranjujejo zelo nepravilne podatke.

Zaključek

Skladišče podatkov uporabniku ponuja en integriran vmesnik, kjer je poizvedbe o podpori odločanju enostavno opraviti in Data Mart zagotavlja pogled in shranjevanje oddelka. Skladišče podatkov je težko zgraditi zaradi svoje velike velikosti, medtem ko je Data Mart lažje vzdrževati in ustvarjati za njegovo manjšo velikost, značilno za določena področja. Organizacije lahko delajo na svojih zahtevah za nastavitev podatkovnih podatkov za različne oddelke in jih v skladu s tem združijo, da ustvarijo shrambo podatkov, ali pa lahko najprej ustvarijo shrambo podatkov, nato pa kasneje, ko se pojavi potreba, ustvarijo več podatkovnih kart za določene oddelke. Toda zaradi določenih omejitev, kot so čas in stroški, ponavadi organizacije najprej sestavijo Data Marts in jih nato združijo, da ustvarijo Data Warehouse. Tehnologija računalništva v oblaku je zagotovila prednost pri zmanjšanju časa in stroškov za učinkovito gradnjo podatkovne zbirke za celotno podjetje. Ker obe zbirki podatkov in Data Mart vsebujeta normalizirane podatke, moramo najti rešitve za izboljšanje uspešnosti poizvedb. Ekstrahiranje, preoblikovanje in nalaganje ali ETL je takšen koncept, da podatke pridobi iz več virov, nato podatke pretvori v skladu s poslovnimi zahtevami in na koncu naloži podatke v sistem.

Priporočeni članki

To je vodnik za največjo razliko med Data Warehouse in Data Mart. Tukaj razpravljamo tudi o glavnih razlikah Data Warehouse vs Data Mart s infografiko in primerjalno tabelo. Za več informacij si lahko ogledate tudi naslednje članke -