Hurtownia danych a Data Mart - 8 najważniejszych różnic z infografikami.

Różnica między hurtownią danych a Data Mart

Hurtownia danych to centralne repozytorium utrzymywane przez organizacje, w których dane z różnych źródeł są zintegrowane w celu zapewnienia cennego wglądu w biznes. Jest utrzymywany oddzielnie od operacyjnej bazy danych organizacji, która jest przeznaczona do tworzenia zapytań i analiz zamiast przetwarzania transakcji. Jest zorientowany tematycznie, zintegrowany, nielotny i zmienny czasowo. Jest to zintegrowane i stabilne źródło informacji zapewniające informacje na różne tematy, w których dane są spójne bez względu na czas dostępu do hurtowni. Hurtownia danych stale się rozwija, ponieważ nie jest strukturą statyczną. Data Mart to podzbiór hurtowni danych obsługiwany przez organizacje dla określonej grupy użytkowników, zoptymalizowany pod kątem dostępu. Jest bardziej elastyczny, ponieważ pobiera dane z mniejszej liczby źródeł w porównaniu do hurtowni danych. Data Mart ma mniejszy rozmiar niż duży rozmiar hurtowni danych i ma na celu ułatwienie analizy danych przez użytkowników końcowych i obsługuje pojedynczą aplikację analityczną wykorzystywaną przez odrębny zestaw użytkowników. Na podstawie źródeł danych Data Marts są podzielone na dwie kategorie, zależne i niezależne Data Marts. Data Marts są implementowane na tanich serwerach do użytku departamentalnego.

Bezpośrednie porównanie między hurtownią danych a Data Mart (infografiki)

Poniżej znajduje się 8 najważniejszych różnic między Data Warehouse a Data Mart

Kluczowe różnice Hurtownia danych vs Data Mart

Omówmy niektóre z głównych różnic między hurtownią danych a Data Mart:

Jedną z kluczowych różnic między Data Warehouse a Data Mart jest to, że Data Warehouse to centralne repozytorium danych, które służy do podejmowania decyzji, podczas gdy Data Mart jest logicznym podzbiorem Data Warehouse używanym dla określonych użytkowników.
Hurtownia danych ma ryzyko niepowodzenia ze względu na bardzo duży rozmiar i integrację z różnych źródeł. Z drugiej strony Data Mart ma mniejsze ryzyko awarii ze względu na mniejszy rozmiar i integrację danych z mniejszej liczby źródeł.
Usługa Data Warehouse zapewnia widok całego przedsiębiorstwa dla swojego scentralizowanego systemu i jest niezależna, natomiast usługa Data Mart zapewnia widok działu i zdecentralizowane przechowywanie, ponieważ jest to podzbiór hurtowni danych.
Usługa Data Warehouse jest zorientowana na aplikacje, natomiast Data Mart jest używana w systemie wspomagania decyzji.
Data Mart przechowuje podsumowane dane, podczas gdy hurtownia danych ma dane przechowywane w szczegółowej formie. Dane są w bardzo zdenormalizowanej formie w Data Mart, podczas gdy w hurtowni danych dane są nieco zdenormalizowane.
Dane są przechowywane w jednym, zintegrowanym i scentralizowanym repozytorium w usłudze Data Warehouse, podczas gdy w usłudze Data Mart dane są przechowywane na niedrogich serwerach do określonych zastosowań w departamencie.
Podczas konstruowania hurtowni danych stosuje się podejście odgórne, podczas konstruowania Data Mart stosuje się podejście oddolne.
Data Warehouse to zorientowany tematycznie wariant czasu, który istnieje dłużej, podczas gdy Data Mart jest zaprojektowany dla określonych obszarów związanych z organizacją i istnieje przez krótszy czas.
Schemat gwiazdy jest używany podczas modelowania Data Mart, podczas gdy schemat konstelacji faktów jest używany do modelowania hurtowni danych. Zasadniczo schemat konstelacji faktów obejmuje szeroki zakres obszarów tematycznych, z drugiej strony schemat Star stosowany jest do podejścia do modelowania pojedynczego podmiotu w Data Marts.

Hurtownia danych a tabela porównawcza Data Mart

Spójrzmy na 8 najlepszych porównań między Data Warehouse a Data Mart

MAGAZYN DANYCH	DATA MART
Hurtownia danych przechowuje dane z wielu obszarów tematycznych.	Data Mart przechowuje dane związane z określonym obszarem, takim jak finanse, HR, sprzedaż itp.
Jest to centralne repozytorium danych w organizacji.	Jest to podzbiór hurtowni danych.
Dane są zintegrowane z hurtownią danych jako jedno repozytorium z różnych źródeł.	Dane są zintegrowane w Data Mart z mniejszej liczby źródeł niż hurtownia danych.
Hurtownia danych jest zwykle modelowana na podstawie schematu konstelacji faktów.	Data Mart został zaprojektowany z myślą o modelu wymiarowym z wykorzystaniem schematu gwiazdy.
Trudno jest zaprojektować i używać hurtowni danych ze względu na jej rozmiar, który może być większy niż 100 gigabajtów.	Jest stosunkowo łatwiej zaprojektować i używać Data Mart, ze względu na elastyczność jego małego rozmiaru.
Hurtownia danych jest przeznaczona do podejmowania decyzji w organizacji.	Data Mart jest przeznaczony dla określonych grup użytkowników lub działów.
Wynika z podejścia odgórnego.	Jest to podejście oddolne.
Data Warehouse przechowuje mniej zdenormalizowanych danych niż Data Mart.	Data Mart przechowuje wysoce zdenormalizowane dane.

Wniosek

Data Warehouse zapewnia użytkownikowi pojedynczy zintegrowany interfejs, w którym zapytania dotyczące wspomagania decyzji mogą być łatwo wykonywane, a Data Mart zapewnia widok działu i przechowywanie. Hurtownia danych jest trudna do zbudowania ze względu na swój duży rozmiar, natomiast Data Mart jest łatwiejsza w utrzymaniu i utworzeniu ze względu na swój mniejszy rozmiar specyficzny dla niektórych obszarów tematycznych. Organizacje mogą pracować nad swoimi wymaganiami, aby skonfigurować Data Marts dla różnych działów i odpowiednio scalić je w celu utworzenia hurtowni danych, lub mogą najpierw utworzyć hurtownię danych, a później, w razie potrzeby, mogą utworzyć kilka martwic danych dla określonych działów. Jednak z powodu pewnych ograniczeń, takich jak czas i koszty, zwykle organizacje najpierw budują Data Marts, a następnie łączą je, aby utworzyć hurtownię danych. Technologia przetwarzania w chmurze ma tę zaletę, że skraca czas i obniża koszty w celu skutecznego zbudowania hurtowni danych w całym przedsiębiorstwie. Ponieważ zarówno Data Warehouse vs. Data Mart zawiera zdenormalizowane dane, musimy znaleźć rozwiązania poprawiające wydajność zapytań. Wyodrębnianie, przekształcanie i ładowanie lub ETL to taka koncepcja, aby wyodrębnić dane z kilku źródeł, a następnie przekształcić dane zgodnie z wymaganiami biznesowymi i w końcu załadować dane do systemu.

Polecane artykuły

To był przewodnik po największej różnicy między hurtownią danych a Data Mart. Tutaj omawiamy także kluczowe różnice między hurtownią danych a hurtownią danych z infografikami i tabelą porównawczą. Możesz także zapoznać się z następującymi artykułami, aby dowiedzieć się więcej-