Data Warehouse vs Data Mart - Topp 8 forskjeller med infografikk.

Forskjell mellom Data Warehouse vs Data Mart

Data Warehouse er det sentrale depotet som vedlikeholdes av organisasjoner der data fra forskjellige kilder er integrert for å gi verdifull innsikt i virksomheten. Den vedlikeholdes separat fra organisasjonens operative database som er designet for spørring og analyse i stedet for transaksjonsbehandling. Den er fagorientert, integrert, ikke-flyktig og tidsvariant. Det er en integrert og stabil kilde til informasjon som gir informasjon om forskjellige emner der data er konsistente uavhengig av tidspunktet for lageret. Et datavarehus utvikler seg kontinuerlig, da det ikke er en statisk struktur. Data Mart er en undergruppe av Data Warehouse som vedlikeholdes av organisasjonene for en spesifikk gruppe brukere som er optimalisert for tilgang. Det er mer fleksibelt ettersom det tar data fra færre kilder sammenlignet med et datavarehus. En Data Mart er mindre i størrelse sammenlignet med den store størrelsen på et Data Warehouse, og den er designet for å lette sluttbrukeranalyse av data og støtter en enkelt, analytisk applikasjon som brukes av et distinkt sett med brukere. På grunnlag av datakilder er datamarkedene delt inn i to kategorier, avhengige og uavhengige datamarkeringer. Data Marts implementeres på lavpris-servere for avdelingsbruk.

Sammenligning av topp mot hodet mellom Data Warehouse vs Data Mart (Infographics)

Nedenfor er topp 8 forskjellen mellom Data Warehouse vs Data Mart

Viktige forskjeller Data Warehouse vs Data Mart

La oss diskutere noen av de viktigste forskjellene mellom Data Warehouse vs Data Mart:

En av de viktigste forskjellene mellom Data Warehouse vs Data Mart er at Data Warehouse er et sentralt lager av data som tjener formålet med beslutninger mens Data Mart er en logisk undergruppe av Data Warehouse som brukes til bestemte brukere.
Data Warehouse har risikoen for å mislykkes på grunn av sin meget store størrelse og integrasjon fra forskjellige kilder. På den annen side har en Data Mart lavere risiko for feil på grunn av sin mindre størrelse og integrering av data fra færre kilder.
Data Warehouse gir et bedriftsomfattende synspunkt for det sentraliserte systemet, og det er uavhengig, mens Data Mart gir avdelingsvisning og desentralisert lagring, ettersom det er en undergruppe av et Data Warehouse.
Data Warehouse er applikasjonsorientert, mens Data Mart brukes til et beslutningsstøttesystem.
Data Mart lagrer oppsummerte data, mens datavarehuset har data lagret i en detaljert form. Dataene er i en svært de-normalisert form i Data Mart, mens data fra Data Warehouse er lite de-normaliserte.
Data lagres i et enkelt, integrert og sentralisert lagringssted i Data Warehouse, mens data i Data Mart blir lagret i rimelige servere for spesifikk avdelingsbruk.
Når du konstruerer et datavarehus, følges top-down tilnærmingen, mens du konstruerer et Data Mart, følges bottom-up tilnærmingen.
Data Warehouse er en fagorientert tidsvariant som gjenstår i lengre tid, mens Data Mart er designet for spesifikke områder relatert til en organisasjon og eksisterer i kortere tid.
Stjerneskjema brukes under modellering av en Data Mart, mens faktakonstellasjonsskjema brukes til å modellere et datavarehus. Generelt består et faktakonstellasjonsskjema av et bredt spekter av fagområder, på den annen side brukes et stjerneskjema for sin tilnærming til enkeltfagsmodellering i Data Marts.

Data Warehouse vs Data Mart sammenligningstabell

La oss se på topp 8-sammenligningen mellom Data Warehouse vs Data Mart

DATAVAREHUS	DATABUTIKK
Data Warehouse lagrer dataene fra flere emneområder.	Data Mart har dataene relatert til et bestemt område som økonomi, HR, salg, etc.
Det er et sentralt lager av data i en organisasjon.	Det er delmengden til et datavarehus.
Data er integrert i et datavarehus som et depot fra forskjellige kilder.	Data er integrert i en Data Mart fra færre kilder enn et Data Warehouse.
Et datavarehus er vanligvis modellert ut fra faktakonstellasjonsskjema.	Data Mart er designet fokusert på en dimensjonell modell ved bruk av et stjerneskjema.
Det er vanskelig å designe og bruke et datavarehus for sin størrelse som kan være større enn 100 Gigabyte.	Det er relativt lettere å designe og bruke Data Mart på grunn av fleksibiliteten i den lille størrelsen.
Data Warehouse er designet for beslutninger i en organisasjon.	Data Mart er designet for spesifikke brukergrupper eller avdelinger.
Det følger en ovenfra og ned-tilnærming.	Det følger en nedenfra og opp tilnærming.
Data Warehouse har mindre de-normaliserte data enn en Data Mart.	Data Mart lagrer sterkt de-normaliserte data.

Konklusjon

Et datavarehus gir brukeren et enkelt integrert grensesnitt der beslutningsstøttespørringer enkelt kan gjøres og en Data Mart gir avdelingsvisning og lagring. Et datavarehus er vanskelig å konstruere for sin store størrelse, mens et Data Mart er lettere å vedlikeholde og lage for sin mindre størrelse spesifikt for bestemte fagområder. Organisasjoner kan jobbe med kravene sine for å sette opp datamarkeringer for forskjellige avdelinger og følgelig slå dem sammen for å opprette et datavarehus, eller de kan opprette et datavarehus først, og senere, når behovet oppstår, kan de opprette flere datmarts for spesifikke avdelinger. Men på grunn av visse begrensninger som tid og kostnader, pleier organisasjoner å bygge Data Marts først og deretter slå dem sammen for å opprette et Data Warehouse. Cloud Computing-teknologien har gitt fordelen ved å redusere tid og kostnader for å bygge et virksomhetsomfattende Data Warehouse effektivt. Ettersom begge Data Warehouse vs Data Mart inneholder de-normaliserte data, må vi finne løsninger for å forbedre spørsmålets ytelse. Extract, Transform and Load eller ETL er et slikt konsept for å trekke ut dataene fra flere kilder, for så å transformere dataene i henhold til Business-kravene og til slutt laste inn dataene til et system.

Anbefalte artikler

Dette har vært en guide til den største forskjellen mellom Data Warehouse vs Data Mart. Her diskuterer vi også Data Warehouse vs Data Mart viktige forskjeller med infografikk og sammenligningstabell. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer-