Unterschied zwischen Data Warehousing und Data Marts

Data Warehousing vs. Data Marts

Welches sollten Sie zuerst bauen: das Data Warehouse oder das Data Mart? Diese Frage hat IT-Manager in letzter Zeit sehr beschäftigt. Die meisten Anbieter würden sagen, dass Data Warehouses schwierig und teuer sind und nicht empfohlen werden. Sie sagen, dass der Aufbau der Data Warehouses sehr lange dauert. Sie sagen auch, dass es eine Menge Probleme gibt, was das Unternehmen in der Zwischenzeit vorfindet. Einige der Probleme sind die Integration von Altdaten und die Schwierigkeit, große Datenmengen zu verwalten. Data Mart hat definitiv ein düsteres Bild aus dem Data Warehouse gemacht, aber das stimmt nicht. Für dieses Missverständnis ist eine gründliche Definition und Differenzierung erforderlich. Aber was sind Data Marts und Data Warehouses??

Zunächst muss man wissen, dass Data Mart eine bestimmte Firma darstellt. Es repräsentiert seine Programme, Daten, Software und Hardware. Dies bedeutet, dass es für jede Abteilung einen separaten Datamart gibt. So gibt es beispielsweise einen Data Mart für die Produktion, für die Finanzen, einen weiteren für die Vertriebsabteilung und einen weiteren für das Marketing. Jeder Data Mart verfügt über spezifische Funktionen und Funktionen. Es ist nicht identisch mit anderen Data Marts aus anderen Abteilungen, aber sie können sich koordinieren. Data Mart konzentriert sich auf einzelne und spezifische Abteilungen, weshalb es nicht mit Big Data umgehen kann. Die Star-Join-Strukturdatenbank wird zum Sammeln aller Data Mart-Datenbanken für das Design verwendet. Es gibt zwei Arten von Datamart, den unabhängigen Datamart (dies sind die stärkeren Daten) und den abhängigen Datamart (dies ist der weniger starke). Es müssen mehrere unabhängige Data Marts erstellt werden, damit sie für die Organisation verwendet werden können.

Data Warehousing ist breit angelegt und beschränkt sich nicht nur auf bestimmte Abteilungen. Es kann das gesamte Unternehmen repräsentieren. Es umfasst alle Themen und Modelle der Unternehmensdaten. Data Warehousing ist nicht auf den Bezug zu Themenbereichen von Abteilungen und Unternehmen beschränkt. Die im Data Warehousing gespeicherten Daten sind im Vergleich zum Data Mart detaillierter. Der Data-Warehousing-Index ist leicht, da er große Datenmengen verarbeiten muss. Data Warehousing deckt einen großen Bereich des Unternehmens oder Unternehmens ab, weshalb die Verarbeitung sehr lange dauert. Dies ist auch der Grund, warum Data Marts schnell und einfach zu verwenden, zu entwerfen und zu implementieren sind, da nur kleine Datenmengen verarbeitet werden. Aus diesem Grund ist Data Warehousing im Vergleich zum Data Mart teurer.

ZUSAMMENFASSUNG:

1.

Data Mart konzentriert sich auf einzelne Abteilungen des Unternehmens oder des Unternehmens, während Data Warehousing das gesamte Unternehmen oder das gesamte Unternehmen darstellen kann.
2.

Data Mart kann nur kleine Datenmengen verarbeiten, im Gegensatz zu Data Warehousing, das große Datenmengen verarbeiten kann.
3.

Data Warehousing kann teuer und schwierig zu verwenden sein, da es einen großen Teil des Unternehmens oder des Unternehmens abdeckt, im Gegensatz zum Data-Mart, der erschwinglich und bequem ist, da es sich um kleine Abteilungen des Unternehmens oder des Unternehmens handelt.