Data Warehouse vs Data Mart - Топ 8 відмінностей з Інфографікою.

Різниця між Data Warehouse і Data Mart

Склад даних - це центральний сховище, що підтримується організаціями, де дані з різних джерел інтегровані, щоб забезпечити цінні уявлення про бізнес. Він підтримується окремо від операційної бази даних організації, яка призначена для запитів та аналізу замість обробки транзакцій. Він орієнтований на предмет, інтегрований, енергонезалежний та часовий варіант. Це інтегроване і стабільне джерело інформації, що забезпечує інформацію про різні суб'єкти, де дані узгоджуються незалежно від часу, коли доступ до складу зберігається. Склад даних постійно розвивається, оскільки не є статичною структурою. Data Mart - це підмножина сховища даних, що підтримується організаціями для певної групи користувачів, яка оптимізована для доступу. Він є більш гнучким, оскільки приймає дані з меншої кількості джерел порівняно зі сховищем даних. Data Mart має менші розміри порівняно з великим розміром сховища даних, і він призначений для полегшення аналізу даних кінцевих користувачів та підтримує єдину аналітичну програму, що використовується окремим набором користувачів. На основі джерел даних Марки даних поділяються на дві категорії, залежні та незалежні Марки даних. Маркети даних реалізуються на недорогих серверах для відомчого використання.

Порівняння порівняння між Data Warehouse і Data Mart (Інфографіка)

Нижче наведено 8 найкращих різниць між Data Warehouse і Data Mart

Ключові відмінності Склад даних від Марта даних

Давайте обговоримо деякі основні відмінності між Data Warehouse і Data Mart:

Однією з ключових відмінностей Data Warehouse vs Data Mart є те, що Data Warehouse є центральним сховищем даних, що служить цілі прийняття рішень, тоді як Data Mart - це логічний підмножина сховища даних, що використовується для конкретних користувачів.
У сховищі даних є ризик виходу з ладу через дуже великий розмір та інтеграцію з різних джерел. З іншого боку, Data Mart має менший ризик виходу з ладу через менший розмір та інтеграцію даних із меншої кількості джерел.
Склад даних забезпечує загальноприйняте уявлення про свою централізовану систему, і вона не є незалежною, тоді як Data Mart забезпечує відомчий перегляд і децентралізоване зберігання, оскільки це підмножина сховища даних.
Склад даних орієнтований на додаток, тоді як Data Mart використовується для системи підтримки прийняття рішень.
Data Mart зберігає узагальнені дані, тоді як у сховищі даних є дані, що зберігаються у детальній формі. Дані є в сильно денормованій формі в Data Mart, тоді як у сховищі даних дані дещо нормалізуються.
Дані зберігаються в єдиному, інтегрованому та централізованому сховищі в сховищі даних, тоді як у Data Mart дані зберігаються на серверах недорогих витрат для конкретного відомчого використання.
При побудові сховища даних дотримується підхід зверху вниз, при побудові Марта даних застосовується підхід знизу вгору.
Склад даних - орієнтований на предмет, часовий варіант, який існує довший час, тоді як Data Mart призначений для конкретних областей, пов'язаних з організацією, і існує більш короткий час.
Зоряна схема використовується при моделюванні Data Mart, тоді як схема сузір'я фактів використовується для моделювання сховища даних. Як правило, схема сузір'я фактів складається з широкого спектру предметних областей, з іншого боку, схема зірок використовується для її підходу до однотипного моделювання в Марках даних.

Склад даних щодо таблиці порівняння мартів даних

Давайте подивимось на 8 кращих порівнянь між Data Warehouse і Data Mart

ІНФОРМАЦІЙНЕ СХОВИЩЕ	МАРТИ ДАНИХ
Склад даних зберігає дані з декількох предметних областей.	Data Mart містить дані, що стосуються певної сфери, такі як фінанси, кадрові ресурси, продажі тощо.
Це центральне сховище даних в організації.	Це підмножина сховища даних.
Дані інтегруються в сховище даних як одне сховище з різних джерел.	Дані інтегруються в дані даних з менших джерел, ніж у сховищі даних.
Склад даних зазвичай моделюється із схеми сузір'я фактів.	Data Mart розроблений орієнтованим на розмірну модель за допомогою зіркової схеми.
Складно розробити і використовувати Склад даних для його розміру, який може перевищувати 100 гігабайт.	Порівняно простіше проектувати та використовувати Data Mart через гнучкість його невеликого розміру.
Склад даних призначений для прийняття рішень в організації.	Data Mart призначений для конкретних груп користувачів або відділів.
Він дотримується підходу зверху вниз.	Він дотримується підходу знизу вгору.
У сховищі даних зберігаються менше денормованих даних, ніж у Data Mart.	Data Mart зберігає сильно денормовані дані.

Висновок

Склад даних надає користувачеві єдиний інтегрований інтерфейс, де запити щодо підтримки прийняття рішень можна легко виконувати, а Data Mart забезпечує відомчий перегляд та зберігання. Склад даних важко побудувати для його великих розмірів, тоді як Data Mart легше підтримувати та створювати для його менших розмірів, характерних для певних предметних областей. Організації можуть працювати над їхніми вимогами, щоб встановити Марки даних для різних підрозділів і, відповідно, об'єднати їх для створення сховища даних, або вони можуть створити Склад даних спочатку, а пізніше, коли виникне потреба, можуть створити кілька Марк даних для конкретних підрозділів. Але через певні обмеження, такі як час і витрати, зазвичай організації спочатку створюють Марки даних, а потім об'єднують їх, щоб створити Склад даних. Технологія хмарних обчислень забезпечила перевагу в скороченні часу та витрат з метою ефективної побудови сховища даних для підприємства. Оскільки обидва Data Warehouse vs Data Mart містять денормовані дані, нам потрібно знайти рішення для підвищення продуктивності запитів. Витяг, перетворення та завантаження або ETL - це така концепція, щоб отримати дані з декількох джерел, потім перетворити дані відповідно до вимог бізнесу та, нарешті, завантажити дані в систему.