Dátový sklad vs Data Mart 8 hlavných rozdielov s infografikami.

Rozdiel medzi dátovým skladom a dátovým Mart

Dátový sklad je centrálny archív spravovaný organizáciami, v ktorých sú integrované údaje z rôznych zdrojov, aby poskytli cenné informácie o podnikaní. Spravuje sa oddelene od operačnej databázy organizácie, ktorá je určená na vyhľadávanie a analýzu namiesto spracovania transakcií. Je to subjektovo zameraný, integrovaný, energeticky nezávislý a časový variant. Je to integrovaný a stabilný zdroj informácií poskytujúci informácie o rôznych subjektoch, kde sú údaje konzistentné bez ohľadu na čas prístupu do skladu. Dátový sklad sa neustále vyvíja, pretože nejde o statickú štruktúru. Data Mart je podmnožina dátového skladu udržiavaného organizáciami pre špecifickú skupinu používateľov, ktorá je optimalizovaná pre prístup. Je to flexibilnejšie, pretože vyžaduje údaje z menšieho množstva zdrojov v porovnaní s dátovým skladom. Veľkosť dátového Mart je v porovnaní s veľkou veľkosťou dátového skladu menšia a je navrhnutá tak, aby uľahčovala analýzu údajov koncovým používateľom a podporuje jedinú analytickú aplikáciu používanú odlišnou skupinou používateľov. Na základe zdrojov údajov sú Data Marts rozdelené do dvoch kategórií, závislé a nezávislé Data Marts. Data Marts sú implementované na lacných serveroch pre použitie v oddeleniach.

Porovnanie medzi jednotlivými údajmi medzi dátovým skladom a údajovým Martom (infografika)

Nižšie je uvedený najlepší rozdiel medzi Data Warehouse a Data Mart

Kľúčové rozdiely Data Warehouse vs Data Mart

Poďme diskutovať o niektorých hlavných rozdieloch medzi Data Warehouse a Data Mart:

Jedným z kľúčových rozdielov dátového skladu oproti dátovému Martu je to, že dátový sklad je centrálnym úložiskom údajov, ktoré slúži na účely rozhodovania, zatiaľ čo dátový Mart je logická podmnožina dátového skladu používaná pre konkrétnych používateľov.
Dátový sklad má riziko zlyhania kvôli svojej veľmi veľkej veľkosti a integrácii z rôznych zdrojov. Na druhej strane má Data Mart menšie riziko zlyhania kvôli jeho menšej veľkosti a integrácii údajov z menšieho množstva zdrojov.
Data Warehouse poskytuje celofiremný pohľad na svoj centralizovaný systém a je nezávislý, zatiaľ čo Data Mart poskytuje zobrazenie oddelení a decentralizované úložisko, pretože je podmnožinou dátového skladu.
Data Warehouse je orientovaný na aplikácie, zatiaľ čo Data Mart sa používa pre systém na podporu rozhodovania.
Data Mart ukladá súhrnné údaje, zatiaľ čo dátový sklad obsahuje dáta uložené v podrobnej podobe. Dáta sú v Data Mart vo vysoko deregalizovanej forme, zatiaľ čo v Data Warehouse sú údaje mierne normalizované.
Dáta sú uložené v jedinom, integrovanom a centralizovanom úložisku v Data Warehouse, zatiaľ čo v Data Mart sa dáta ukladajú na nízkorozpočtové servery pre konkrétne použitie v oddeleniach.
Pri konštruovaní dátového skladu sa postupuje zhora nadol, zatiaľ čo pri konštrukcii dátovej Mart sa postupuje zdola nahor.
Dátový sklad je časovo orientovaný variant zameraný na jednotlivé subjekty, ktorý zostáva dlhší čas, zatiaľ čo Data Mart je navrhnutý pre konkrétne oblasti súvisiace s organizáciou a existuje kratší čas.
Schéma hviezd sa používa pri modelovaní Data Mart, zatiaľ čo schéma konštelácie sa používa na modelovanie dátového skladu. Všeobecne je schéma konštelácie skutočností zložená zo širokej škály predmetových oblastí, na druhej strane sa hviezdová schéma používa pre svoj prístup k modelovaniu jedného subjektu v Data Marts.

Porovnávacia tabuľka dátových skladov a dátových Mart

Pozrime sa na najlepších 8 Porovnanie medzi dátovým skladom a dátovým Martom

DÁTOVÝ SKLAD	DATOVÝ MART
Dátový sklad ukladá údaje z viacerých oblastí predmetu.	Data Mart uchováva údaje týkajúce sa konkrétnej oblasti, ako sú financie, personalistika, predaj atď.
Je to centrálny archív údajov v organizácii.	Je to podmnožina dátového skladu.
Dáta sú integrované do dátového skladu ako jeden archív z rôznych zdrojov.	Dáta sú integrované do Data Mart z menej zdrojov ako z Data Warehouse.
Dátový sklad je obvykle modelovaný na základe schémy konštelácie.	Data Mart je navrhnutý so zameraním na rozmerový model pomocou schémy hviezd.
Je ťažké navrhnúť a použiť dátový sklad pre jeho veľkosť, ktorá môže byť väčšia ako 100 gigabajtov.	Je porovnateľne ľahšie navrhnúť a používať Data Mart z dôvodu flexibility jeho malej veľkosti.
Dátový sklad je určený na rozhodovanie v organizácii.	Data Mart je určený pre konkrétne skupiny používateľov alebo oddelenia.
Vychádza z prístupu zhora nadol.	Vychádza z prístupu zdola nahor.
Data Warehouse obsahuje menej normalizovaných údajov ako Data Mart.	Data Mart ukladá vysoko normalizované údaje.

záver

Dátový sklad poskytuje užívateľovi jednotné integrované rozhranie, v ktorom je možné ľahko vykonávať dotazy na podporu rozhodovania a Data Mart poskytuje zobrazenie a ukladanie v oddelení. Dátový sklad je ťažké zostaviť pre svoju veľkú veľkosť, zatiaľ čo Data Mart je ľahšie udržiavať a vytvárať pre svoju menšiu veľkosť špecifickú pre určité oblasti predmetu. Organizácie môžu pracovať na svojich požiadavkách na zriadenie Data Marts pre rôzne oddelenia a podľa toho ich spojiť, aby vytvorili dátový sklad, alebo môžu najskôr vytvoriť dátový sklad, potom neskôr, keď to bude potrebné, môžu pre niekoľko oddelení vytvoriť niekoľko dátových Mart. Ale kvôli určitým obmedzeniam, ako je čas a náklady, zvyčajne organizácie idú najskôr stavať Data Marts a potom ich zlúčením vytvoriť Data Warehouse. Technológia Cloud Computing poskytla výhodu v skrátení času a nákladov s cieľom efektívneho vybudovania celoštátneho dátového skladu. Keďže údaje Data Warehouse verzus Data Mart obsahujú de-normalizované údaje, musíme nájsť riešenia na zlepšenie výkonnosti dotazov. Extrakcia, transformácia a načítanie alebo ETL je taký koncept na extrahovanie údajov z niekoľkých zdrojov, potom ich transformácia podľa obchodných požiadaviek a nakoniec načítanie údajov do systému.

Odporúčané články

Toto bol návod na najväčší rozdiel medzi Data Warehouse a Data Mart. Tu diskutujeme aj kľúčové rozdiely medzi Data Warehouse a Data Mart s informačnými a porovnávacími tabuľkami. Môžete sa tiež pozrieť na nasledujúce články, kde sa dozviete viac -