Differenza tra Data Warehousing e Data Marts

Data warehousing vs. data mart

Quale dovrebbe essere il primo: il data warehouse o il data mart? Questa è la domanda che ha dato molto fastidio ai responsabili IT ultimamente. La maggior parte dei venditori direbbe che i data warehouse sono difficili e costosi da fare e che non sono consigliabili. Dicono che i data warehouse richiedono molto tempo per essere costruiti. Inoltre, dicono che affronta un sacco di problemi riguardanti ciò che la società sta affrontando nel frattempo. Alcuni dei problemi riguardano l'integrazione dei dati legacy e la difficoltà di gestire grandi quantità di dati. Data mart ha sicuramente trasformato un'immagine cupa dal data warehouse, ma non tutti sono vere. Per questo equivoco è necessaria una definizione accurata e la citazione delle differenze. Ma quali sono i data mart e i data warehouse?

Per prima cosa bisogna sapere che data mart rappresenta un'azienda specifica. Rappresenta i suoi programmi, dati, software e hardware. Significa che esiste un data mart separato per ogni dipartimento. Ad esempio, esiste un data mart per la produzione, per la finanza, un altro per il reparto vendite e un altro per il marketing. Ogni data mart ha le sue funzioni e caratteristiche specifiche. Non è identico ad altri data mart degli altri dipartimenti, ma possono coordinarsi insieme. Il data mart si concentra sul reparto individuale e specifico, motivo per cui non può gestire i big data. Il database della struttura star-join viene utilizzato per raccogliere tutti i database del data mart per la progettazione. Esistono due tipi di data mart, il data mart indipendente (questo è il dato più forte) e il data mart dipendente (questo è il meno forte). Uno deve creare più data mart indipendenti in modo che possa essere utilizzato per l'organizzazione.

Il data warehousing è ampio e non limitato a concentrarsi solo su reparti specifici. Può rappresentare l'intera azienda; comprende tutti i soggetti e i modelli dei dati aziendali. Il data warehousing non si limita ad essere correlato alle aree tematiche di dipartimenti e aziende. I dati memorizzati nel data warehousing sono più dettagliati rispetto al data mart. Il modo in cui l'indice di data warehousing è leggero perché deve gestire un grande volume di dati. Il data warehousing copre una vasta area della società o società, motivo per cui è necessario molto tempo per elaborarlo. Questo è anche il motivo per cui i data mart sono veloci e facili da usare, progettare e implementare perché gestisce solo piccole quantità di dati. Questo è anche il motivo per cui il data warehousing è più costoso rispetto al data mart.

SOMMARIO:

1.

Data Mart si concentra sui singoli dipartimenti della società o della società, mentre il data warehousing può rappresentare l'intera società o società nel suo insieme.
2.

Il data mart può elaborare solo piccole quantità di dati, diversamente dal data warehousing in grado di elaborare grandi quantità di dati.
3.

Il data warehousing può essere costoso e difficile da utilizzare perché copre una vasta parte dell'azienda o dell'azienda, a differenza del data mart che è conveniente e conveniente perché si occupa di piccoli reparti dell'azienda o della società.