Data Warehouse vs Data Mart - Top 8 verschillen met infographics.

Verschil tussen Data Warehouse versus Data Mart

Data Warehouse is de centrale opslagplaats die wordt beheerd door organisaties waar gegevens uit verschillende bronnen worden geïntegreerd om waardevolle inzichten in het bedrijfsleven te bieden. Het wordt apart onderhouden van de operationele database van de organisatie die is ontworpen voor query's en analyses in plaats van transactieverwerking. Het is onderwerpsgericht, geïntegreerd, niet-vluchtig en tijdvariant. Het is een geïntegreerde en stabiele informatiebron die informatie biedt over verschillende onderwerpen waar gegevens consistent zijn, ongeacht het tijdstip waarop het magazijn wordt geopend. Een Data Warehouse evolueert voortdurend, omdat het geen statische structuur is. Data Mart is een subset van Data Warehouse die door de organisaties wordt beheerd voor een specifieke groep gebruikers en die is geoptimaliseerd voor toegang. Het is flexibeler omdat het gegevens uit minder bronnen nodig heeft in vergelijking met een Data Warehouse. Een Data Mart is kleiner in vergelijking met de grote omvang van een Data Warehouse en is ontworpen om de analyse van gegevens door de eindgebruiker te vergemakkelijken en ondersteunt een enkele analytische toepassing die wordt gebruikt door een afzonderlijke set gebruikers. Op basis van gegevensbronnen zijn de Data Marts verdeeld in twee categorieën, afhankelijke en onafhankelijke Data Marts. Data Marts worden geïmplementeerd op goedkope servers voor afdelingsgebruik.

Head to Head-vergelijking tussen Data Warehouse versus Data Mart (Infographics)

Hieronder staat het top 8 verschil tussen Data Warehouse versus Data Mart

Belangrijkste verschillen Data Warehouse versus Data Mart

Laten we enkele van de belangrijkste verschillen tussen Data Warehouse en Data Mart bespreken:

Een van de belangrijkste verschillen tussen Data Warehouse en Data Mart is dat Data Warehouse een centrale opslagplaats van gegevens is die dient voor het nemen van beslissingen, terwijl Data Mart een logische subset is van Data Warehouse die wordt gebruikt voor specifieke gebruikers.
Data Warehouse loopt het risico te falen vanwege de zeer grote omvang en integratie uit verschillende bronnen. Aan de andere kant heeft een Data Mart een lager faalrisico vanwege de kleinere omvang en integratie van gegevens uit minder bronnen.
Data Warehouse biedt een bedrijfsbrede weergave voor het gecentraliseerde systeem en is onafhankelijk, terwijl Data Mart een afdelingsweergave en gedecentraliseerde opslag biedt omdat het een subset is van een Data Warehouse.
Data Warehouse is toepassingsgericht, terwijl Data Mart wordt gebruikt voor een beslissingsondersteunend systeem.
Data Mart slaat samengevatte gegevens op, terwijl het Datawarehouse gegevens in een gedetailleerde vorm heeft opgeslagen. De gegevens bevinden zich in een zeer de-genormaliseerde vorm in Data Mart, terwijl in Data Warehouse de gegevens enigszins zijn genormaliseerd.
Gegevens worden opgeslagen in een enkele, geïntegreerde en gecentraliseerde repository in Data Warehouse, terwijl in Data Mart de gegevens worden opgeslagen in goedkope servers voor specifiek afdelingsgebruik.
Bij het bouwen van een Data Warehouse wordt de top-downbenadering gevolgd, terwijl bij het construeren van een Data Mart de bottom-upbenadering wordt gevolgd.
Data Warehouse is een onderwerpgerichte, tijdvariant die langer bestaat, terwijl Data Mart is ontworpen voor specifieke gebieden die verband houden met een organisatie en korter bestaat.
Sterschema wordt gebruikt tijdens het modelleren van een Data Mart, terwijl feitconstellatieschema wordt gebruikt om een Data Warehouse te modelleren. Over het algemeen bestaat een feit-constellatieschema uit een breed scala van onderwerpgebieden, aan de andere kant wordt een Star-schema gebruikt voor de benadering van het modelleren van één onderwerp in Data Marts.

Data Warehouse versus Data Mart-vergelijkingstabel

Laten we eens kijken naar de top 8-vergelijking tussen Data Warehouse versus Data Mart

GEGEVENS MAGAZIJN	DATA MART
Data Warehouse slaat de gegevens van meerdere onderwerpgebieden op.	Data Mart bevat de gegevens met betrekking tot een bepaald gebied, zoals financiën, HR, verkoop, enz.
Het is een centrale gegevensopslag in een organisatie.	Het is de subset van een Data Warehouse.
Gegevens zijn geïntegreerd in een Data Warehouse als één repository uit verschillende bronnen.	Gegevens zijn vanuit minder bronnen in een Data Mart geïntegreerd dan in een Data Warehouse.
Een datawarehouse wordt meestal gemodelleerd vanuit feitconstellatieschema.	Data Mart is ontworpen gericht op een dimensionaal model met behulp van een ster schema.
Het is moeilijk om een Data Warehouse te ontwerpen en te gebruiken voor zijn grootte die groter kan zijn dan 100 Gigabytes.	Het is relatief eenvoudiger om Data Mart te ontwerpen en te gebruiken vanwege de flexibiliteit van het kleine formaat.
Data Warehouse is ontworpen voor besluitvorming in een organisatie.	Data Mart is ontworpen voor specifieke gebruikersgroepen of afdelingen.
Het volgt een top-downbenadering.	Het volgt een bottom-up benadering.
Data Warehouse bevat minder de-genormaliseerde gegevens dan een Data Mart.	Data Mart slaat sterk de-genormaliseerde gegevens op.

Conclusie

Een Data Warehouse biedt de gebruiker een enkele geïntegreerde interface waar eenvoudig ondersteuningsvragen kunnen worden gedaan en een Data Mart biedt een afdelingsoverzicht en opslag. Een Data Warehouse is moeilijk te bouwen vanwege zijn grote omvang, terwijl een Data Mart gemakkelijker te onderhouden en te creëren is vanwege de kleinere omvang die specifiek is voor bepaalde onderwerpgebieden. Organisaties kunnen aan hun vereisten werken om Data Marts voor verschillende afdelingen in te stellen en deze vervolgens samen te voegen om een Data Warehouse te maken, of ze kunnen eerst een Data Warehouse maken en later, indien nodig, verschillende Data Marts voor specifieke afdelingen maken. Maar vanwege bepaalde beperkingen, zoals tijd en kosten, gaan organisaties meestal eerst voor het bouwen van Data Marts en vervolgens samenvoegen tot een Data Warehouse. De Cloud Computing-technologie heeft het voordeel opgeleverd dat het de tijd en kosten verlaagt om een bedrijfsbrede Data Warehouse te bouwen. Omdat zowel Data Warehouse als Data Mart gedevormaliseerde gegevens bevat, moeten we oplossingen vinden voor het verbeteren van de queryprestaties. Extraheren, transformeren en laden of ETL is zo'n concept om de gegevens uit verschillende bronnen te extraheren, vervolgens de gegevens te transformeren volgens de zakelijke vereisten en uiteindelijk de gegevens in een systeem te laden.

Aanbevolen artikelen

Dit is een leidraad geweest voor het grootste verschil tussen Data Warehouse en Data Mart. Hier bespreken we ook de belangrijkste verschillen tussen Data Warehouse en Data Mart met infographics en vergelijkingstabel. U kunt ook een kijkje nemen in de volgende artikelen voor meer informatie-