Data Warehouse vs Data Mart - Top 8 Rozdíly s infografiky.

Rozdíl mezi datovým skladem a datovým Martem

Datový sklad je centrální úložiště spravované organizacemi, kde jsou integrována data z různých zdrojů, aby poskytovala cenné informace o podnikání. Je udržován odděleně od provozní databáze organizace, která je určena k dotazování a analýze namísto zpracování transakcí. Je to subjektově orientovaný, integrovaný, energeticky nezávislý a časově variabilní. Jedná se o integrovaný a stabilní zdroj informací poskytujících informace o různých subjektech, kde jsou data konzistentní bez ohledu na čas přístupu do skladu. Datový sklad se neustále vyvíjí, protože se nejedná o statickou strukturu. Data Mart je podmnožinou datového skladu udržovaného organizacemi pro konkrétní skupinu uživatelů, která je optimalizována pro přístup. Je flexibilnější, protože odebírá data z méně zdrojů ve srovnání s datovým skladem. Data Mart má menší velikost ve srovnání s velkou velikostí datového skladu a je navržen tak, aby usnadňoval analýzu dat koncovým uživatelem a podporuje jednu analytickou aplikaci používanou odlišnou sadou uživatelů. Na základě zdrojů dat jsou Data Marts rozděleny do dvou kategorií, závislých a nezávislých Data Marts. Data Marts jsou implementována na levných serverech pro použití v oddělení.

Srovnání hlava-hlava mezi datovým skladem a datovým Martem (infografika)

Níže je osm nejlepších rozdílů mezi Data Warehouse a Data Mart

Klíčové rozdíly Data Warehouse vs Data Mart

Pojďme diskutovat o některých hlavních rozdílech mezi Data Warehouse a Data Mart:

Jedním z klíčových rozdílů Data Warehouse vs. Data Mart je to, že Data Warehouse je centrální úložiště dat, které slouží účelu rozhodování, zatímco Data Mart je logická podmnožina Data Warehouse používaná pro konkrétní uživatele.
Datový sklad má riziko selhání kvůli jeho velmi velké velikosti a integraci z různých zdrojů. Na druhé straně má Data Mart nižší riziko selhání kvůli jeho menší velikosti a integraci dat z méně zdrojů.
Data Warehouse poskytuje celofiremní pohled na svůj centralizovaný systém a je nezávislý, zatímco Data Mart poskytuje pohled oddělení a decentralizované úložiště, protože je podmnožinou datového skladu.
Data Warehouse je aplikačně orientovaný, zatímco Data Mart se používá pro systém podpory rozhodování.
Data Mart ukládá souhrnná data, zatímco datový sklad obsahuje data uložená v podrobné podobě. Data jsou v Data Mart ve vysoce deregalizované formě, zatímco v Data Warehouse jsou data mírně dnormalizovaná.
Data jsou ukládána v jediném, integrovaném a centralizovaném úložišti v Data Warehouse, zatímco v Data Mart jsou data ukládána na nízkorozpočtové servery pro konkrétní oddělení.
Při konstruování datového skladu se postupuje shora dolů, zatímco při konstrukci datového Martu se postupuje zdola nahoru.
Data Warehouse je časově orientovaná varianta zaměřená na předmět, která zůstává delší dobu, zatímco Data Mart je navržena pro specifické oblasti související s organizací a existuje kratší dobu.
Schéma hvězd se používá při modelování Data Mart, zatímco schéma konstelace faktů se používá k modelování datového skladu. Obecně je schéma konstelace faktů tvořeno širokou škálou tematických oblastí, na druhé straně je schéma Star používáno pro svůj přístup k modelování jediného subjektu v Data Marts.

Srovnávací tabulka datových skladů a datových Mart

Podívejme se na prvních 8 Porovnání mezi Data Warehouse a Data Mart

DATOVÝ SKLAD	DATOVÝ MART
Data Warehouse ukládá data z více oblastí předmětu.	Data Mart uchovává údaje týkající se určité oblasti, jako jsou finance, personalistika, prodej atd.
Jedná se o centrální úložiště dat v organizaci.	Jedná se o podmnožinu datového skladu.
Data jsou integrována do datového skladu jako jedno úložiště z různých zdrojů.	Data jsou integrována do Data Mart z méně zdrojů než z datového skladu.
Datový sklad je obvykle modelován ze schématu konstelace.	Data Mart je navržen se zaměřením na rozměrový model pomocí schématu hvězd.
Je obtížné navrhnout a použít datový sklad pro jeho velikost, která může být větší než 100 gigabajtů.	Je poměrně snazší navrhnout a používat Data Mart, a to kvůli flexibilitě jeho malé velikosti.
Data Warehouse je určen pro rozhodování v organizaci.	Data Mart je určen pro specifické skupiny uživatelů nebo oddělení.
Vychází z přístupu shora dolů.	Vychází z přístupu zdola nahoru.
Data Warehouse obsahuje méně normalizovaných dat než Data Mart.	Data Mart ukládá vysoce normalizovaná data.

Závěr

Datový sklad poskytuje uživateli jediné integrované rozhraní, kde lze snadno provádět dotazy na podporu rozhodování a Data Mart poskytuje zobrazení oddělení a ukládání. Datový sklad je obtížné sestavit pro jeho velkou velikost, zatímco datový Mart se snáze udržuje a vytváří pro svou menší velikost specifickou pro určité oblasti předmětu. Organizace mohou pracovat na svých požadavcích na nastavení datových Martů pro různá oddělení a podle toho je spojit, aby vytvořily datový sklad, nebo mohou nejdříve vytvořit datový sklad, poté později, jak bude potřeba, mohou vytvořit několik datových Martů pro konkrétní oddělení. Ale kvůli určitým omezením, jako je čas a náklady, obvykle jde organizace nejprve o vybudování Data Marts a poté o jejich sloučení do vytvoření datového skladu. Technologie Cloud Computing poskytuje výhodu ve snižování času a nákladů s cílem efektivně vybudovat celofiremní datový sklad. Protože data Data Warehouse vs Data Mart obsahují de-normalizovaná data, musíme najít řešení pro zlepšení výkonu dotazu. Extrahovat, transformovat a načíst nebo ETL je takový koncept extrahovat data z několika zdrojů, poté je transformovat podle obchodních požadavků a konečně načíst data do systému.

Doporučené články

Toto byl průvodce největším rozdílem mezi datovým skladem a datovým Martem. Zde diskutujeme také klíčové rozdíly mezi Data Warehouse a Data Mart s infografikou a srovnávací tabulkou. Další informace naleznete také v následujících článcích.