Cos'è il data warehouse?
Un data warehouse raccoglie e gestisce i dati da varie origini per fornire informazioni significative sul business.
È una raccolta di dati separata dai sistemi operativi e supporta il processo decisionale dell'azienda. In Data Warehouse i dati vengono archiviati da una prospettiva storica.
I dati nel magazzino vengono estratti da più unità funzionali. Viene controllato, pulito e quindi integrato con il sistema di Data Warehouse. Il data warehouse utilizzava un sistema informatico molto veloce con una grande capacità di archiviazione. Questo strumento può rispondere a qualsiasi domanda complessa relativa ai dati.
Cos'è il Data Mart?
Un data mart è una semplice forma di data warehouse. Si concentra su un unico soggetto. Data Mart attinge i dati solo da poche fonti. Queste origini possono essere un data warehouse centrale, sistemi operativi interni o origini dati esterne.
Un Data Mart è un indice e un sistema di estrazione. È un sottoinsieme importante di un data warehouse. È orientato al soggetto ed è progettato per soddisfare le esigenze di un gruppo specifico di utenti. I data mart sono veloci e facili da usare, poiché utilizzano piccole quantità di dati.
DIFFERENZA CHIAVE
- Data Warehouse è un ampio repository di dati raccolti da diverse fonti mentre Data Mart è solo un sottotipo di un data warehouse.
- Data Warehouse si concentra su tutti i reparti di un'organizzazione mentre Data Mart si concentra su un gruppo specifico.
- Il processo di progettazione del Data Warehouse è complicato mentre il processo Data Mart è facile da progettare.
- Data Warehouse impiega molto tempo per la gestione dei dati mentre Data Mart impiega poco tempo per la gestione dei dati.
- L'intervallo delle dimensioni del data warehouse è compreso tra 100 GB e 1 TB + mentre le dimensioni del data mart sono inferiori a 100 GB.
- Il processo di implementazione di Data Warehouse richiede da 1 mese a 1 anno, mentre Data Mart richiede alcuni mesi per completare il processo di implementazione.
Differenze tra Data Warehouse e Data Mart
| Parametro | Data Warehouse | Data Mart |
|---|---|---|
| Definizione | Un Data Warehouse è un grande archivio di dati raccolti da diverse organizzazioni o dipartimenti all'interno di un'azienda. | Un data mart è l'unico sottotipo di un data warehouse. È progettato per soddisfare le esigenze di un determinato gruppo di utenti. |
| Utilizzo | Aiuta a prendere una decisione strategica. | Aiuta a prendere decisioni tattiche per l'azienda. |
| Obbiettivo | L'obiettivo principale del Data Warehouse è fornire un ambiente integrato e un'immagine coerente del business in un determinato momento. | Un data mart utilizzato principalmente in una divisione aziendale a livello di reparto. |
| Progettare | Il processo di progettazione di Data Warehouse è piuttosto difficile. | Il processo di progettazione di Data Mart è semplice. |
| Può o non può essere utilizzato in un modello dimensionale. Tuttavia, può alimentare modelli dimensionali. | È costruito incentrato su un modello dimensionale utilizzando uno schema iniziale. | |
| Gestione dati | Il data warehousing comprende un'ampia area dell'azienda, motivo per cui l'elaborazione richiede molto tempo. | I data mart sono facili da usare, progettare e implementare in quanto possono gestire solo piccole quantità di dati. |
| Messa a fuoco | Il data warehousing è ampiamente concentrato su tutti i reparti. È possibile che possa anche rappresentare l'intera azienda. | Data Mart è orientato al soggetto e viene utilizzato a livello di dipartimento. |
| Tipo di dati | I dati archiviati all'interno del Data Warehouse sono sempre dettagliati se confrontati con il data mart. | I data mart sono progettati per particolari gruppi di utenti. Pertanto, dati brevi e limitati. |
| Argomento | L'obiettivo principale del Data Warehouse è fornire un ambiente integrato e un'immagine coerente del business in un determinato momento. | Per lo più tenere solo un'area tematica, ad esempio, figura di vendita. |
| Archiviazione dei dati | Progettato per archiviare dati decisionali a livello aziendale, non solo dati di marketing. | Modellazione dimensionale e progettazione di schemi a stella utilizzati per ottimizzare le prestazioni del livello di accesso. |
| Tipo di dati | La varianza temporale e il design non volatile vengono applicati rigorosamente. | Principalmente include strutture di dati di consolidamento per soddisfare le esigenze di query e reporting dell'area tematica. |
| Valore dei dati | Sola lettura dal punto di vista degli utenti finali. | Dati di transazione indipendentemente dal grano alimentato direttamente dal Data Warehouse. |
| Scopo | Il data warehousing è più utile in quanto può portare informazioni da qualsiasi reparto. | Il data mart contiene i dati di un reparto specifico di un'azienda. Forse esistono data mart separati per vendite, finanza, marketing, ecc. Ha un utilizzo limitato |
| fonte | In Data Warehouse i dati provengono da molte fonti. | In Data Mart i dati provengono da pochissime fonti. |
| Taglia | La dimensione del Data Warehouse può variare da 100 GB a 1 TB +. | La dimensione del data mart è inferiore a 100 GB. |
| Tempo di implementazione | Il processo di implementazione del Data Warehouse può essere esteso da mesi ad anni. | Il processo di implementazione di Data Mart è limitato a pochi mesi. |