Data Warehouse vs Data Mart: Know the Difference

Vad är datalager?

Ett datalager samlar in och hanterar data från olika källor för att ge meningsfull affärsinformation.

Det är en insamling av data som är skild från de operativa systemen och stöder företagets beslutsfattande. I Data Warehouse lagras data ur ett historiskt perspektiv.

Data i lagret extraheras från flera funktionella enheter. Det kontrolleras, rengöras och integreras sedan med Data warehouse-systemet. Datalager använde ett mycket snabbt datorsystem med stor lagringskapacitet. Detta verktyg kan svara på alla komplexa frågor som rör data.

Vad är Data Mart?

En datamart är en enkel form av ett datalager. Det är fokuserat på ett enda ämne. Data Mart hämtar data från bara några få källor. Dessa källor kan vara centrala datalager, interna operativa system eller externa datakällor.

En Data Mart är ett index- och extraktionssystem. Det är en viktig delmängd av ett datalager. Det är ämnesorienterat och är utformat för att möta behoven hos en specifik grupp användare. Datamärken är snabba och enkla att använda, eftersom de använder små mängder data.

NYCKELSKILL

• Data Warehouse är ett stort arkiv med data som samlats in från olika källor medan Data Mart bara är subtyp av ett datalager.
• Data Warehouse fokuserar på alla avdelningar i en organisation medan Data Mart fokuserar på en specifik grupp.
• Data Warehouse-designprocessen är komplicerad medan Data Mart-processen är lätt att designa.
• Data Warehouse tar lång tid för datahantering medan Data Mart tar kort tid för datahantering.
• Datalagerets storleksintervall är 100 GB till 1 TB + medan Data Mart-storlek är mindre än 100 GB.
• Data Warehouse-implementeringsprocessen tar 1 månad till 1 år medan Data Mart tar några månader att slutföra implementeringsprocessen.

Skillnader mellan Data Warehouse och Data Mart

Parameter	Datalager	Data Mart
Definition	Ett datalager är ett stort arkiv med data som samlats in från olika organisationer eller avdelningar inom ett företag.	En datamart är en enda subtyp av ett datalager. Den är utformad för att tillgodose behoven hos en viss användargrupp.
Användande	Det hjälper till att fatta ett strategiskt beslut.	Det hjälper till att ta taktiska beslut för verksamheten.
Mål	Huvudsyftet med Data Warehouse är att ge en integrerad miljö och en sammanhängande bild av verksamheten vid en tidpunkt.	En datamart som mest används i en affärsdivision på avdelningsnivå.
Design	Designprocessen för Data Warehouse är ganska svår.	Designprocessen för Data Mart är enkel.
	Kan användas eller kanske inte användas i en dimensionell modell. Det kan dock mata dimensionella modeller.	Den är byggd med fokus på en dimensionell modell med ett startschema.
Data hantering	Datalager omfattar stora delar av företaget och det tar därför lång tid att bearbeta det.	Datamärken är enkla att använda, designa och implementera eftersom de bara kan hantera små mängder data.
Fokus	Datalager är i stort sett fokuserat på alla avdelningar. Det är möjligt att det till och med kan representera hela företaget.	Data Mart är ämnesorienterad och används på avdelningsnivå.
Data typ	De data som lagras i Data Warehouse är alltid detaljerade jämfört med datamart.	Data Marts är byggda för vissa användargrupper. Därför data kort och begränsad.
Ämnesområde	Huvudsyftet med Data Warehouse är att ge en integrerad miljö och en sammanhängande bild av verksamheten vid en tidpunkt.	Håll oftast bara ett ämnesområde - till exempel försäljningssiffran.
Datalagring	Utformad för att lagra företagsomfattande beslutsdata, inte bara marknadsföringsdata.	Dimensionell modellering och stjärnschema design som används för att optimera prestandan hos åtkomstlagret.
Data typ	Tidsvarians och icke-flyktig design tillämpas strikt.	Inkluderar mestadels konsolideringsdatastrukturer för att möta ämnesområdets frågor och rapporteringsbehov.
Datavärde	Skrivskyddad från slutanvändarnas synpunkt.	Transaktionsdata oavsett spannmål som matas direkt från datalageret.
Omfattning	Datalager är mer användbart eftersom det kan ge information från alla avdelningar.	Data mart innehåller data från en specifik avdelning i ett företag. Det finns kanske separata datamärken för försäljning, ekonomi, marknadsföring etc. Har begränsad användning
Källa	I Data Warehouse kommer data från många källor.	I Data Mart kommer data från mycket få källor.
Storlek	Storleken på datalagret kan variera från 100 GB till 1 TB +.	Storleken på Data Mart är mindre än 100 GB.
Implementeringstid	Implementeringsprocessen för Data Warehouse kan förlängas från månader till år.	Implementeringsprocessen för Data Mart är begränsad till några månader.