Differenza tra Data Warehouse e Data Mart
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Data warehouse e Data mart vengono utilizzati come a repository di dati e servono allo stesso scopo. Questi possono essere differenziati in base alla quantità di dati o informazioni che memorizzano.La differenza vitale tra un data warehouse e un data mart è che un data warehouse è un database che archivia le informazioni orientate per soddisfare le richieste decisionali mentre il data mart è sottoinsiemi logici completi di un intero data warehouse.
In parole semplici, un data mart è un data warehouse di portata limitata e i cui dati possono essere ottenuti riassumendo e selezionando i dati dal data warehouse o con l'aiuto di distinti processi di estrazione, trasformazione e caricamento dal sistema di dati di origine.
- Tabella di comparazione
- Definizione
- Differenze chiave
- Conclusione
Tabella di comparazione
| Base per il confronto | Data Warehouse | Data Mart |
|---|---|---|
| Di base | Il data warehouse è indipendente dall'applicazione. | I data mart sono specifici per l'applicazione del sistema di supporto alle decisioni. |
| Tipo di sistema | centralizzata | decentrata |
| Forma dei dati | dettagliata | riassunto |
| Uso della denormalizzazione | I dati sono leggermente denormalizzati. | I dati sono altamente denormalizzati. |
| Modello di dati | Dall'alto al basso | Dal basso verso l'alto |
| Natura | Flessibile, orientato ai dati e di lunga durata. | Vita limitata, orientata al progetto e breve. |
| Tipo di schema utilizzato | Costellazione dei fatti | Stella e fiocco di neve |
| Facilità di costruzione | Difficile da costruire | Semplice da costruire |
Definizione di Data Warehouse
Il termine data warehouse indica una variante temporale, orientata al soggetto, non volatile e un gruppo integrato di dati che assistono il processo decisionale processo di gestione. In alternativa, è un repository di informazioni raccolte da più fonti, archiviate in uno schema unificato, in un unico sito che consente l'integrazione di una varietà di sistemi applicativi. Una volta raccolti, questi dati vengono archiviati a lungo, quindi hanno una lunga durata e ne consentono l'accesso storicoinformazione.
Di conseguenza, il data warehouse fornisce all'utente un singolo integrato interfaccia ai dati attraverso i quali l'utente può scrivere facilmente domande di supporto decisionale. Il data warehouse aiuta a trasformare i dati in informazioni. La progettazione di un data warehouse include un approccio top-down.
Raccoglie informazioni su argomenti che coprono l'intera organizzazione, come clienti, vendite, risorse, articoli e quindi la sua gamma è a livello aziendale. Generalmente, costellazione di fatti viene utilizzato lo schema, che copre un'ampia varietà di argomenti. Un data warehouse non è una struttura statica e lo è in evoluzione continuamente.
Definizione di Data Mart
UN data mart può essere chiamato come un sottoinsieme di un data warehouse o un sottogruppo di dati a livello aziendale corrispondente a un determinato set di utenti. Data warehouse coinvolge diversi dipartimentale e logico data mart che devono essere persistenti nella loro illustrazione dei dati per garantire il robustezza di un data warehouse. Un data mart è un insieme di tabelle che si concentrano su a compito unico questi sono progettati usando un approccio dal basso verso l'alto.
Comestella e schema a fiocco di neve sono guidati verso la modellazione di singoli soggetti, motivo per cui questi sono comunemente usati nel data mart. Tuttavia, lo schema a stella è più popolare dello schema a fiocco di neve. A seconda dell'origine dati, i data mart possono essere classificati in due tipi: dipendente e indipendente data mart.
- Il data warehouse è indipendente dall'applicazione, mentre il data mart è specifico per l'applicazione del sistema di supporto alle decisioni.
- I dati sono memorizzati in un unico, centralizzata repository in un data warehouse. Al contrario, il data mart archivia i dati decentrato nell'area utenti.
- Il data warehouse contiene a dettagliato forma di dati. Al contrario, il data mart contiene riassunto e dati selezionati.
- I dati in un data warehouse sono leggermente denormalizzato mentre in caso di Data Mart lo è altamente denormalizzato.
- La costruzione del data warehouse comporta dall'alto al basso approccio. Al contrario, durante la costruzione di un data mart ildal basso verso l'alto viene utilizzato l'approccio.
- Il data warehouse è flessibile, informazioni-oriented e natura esistente da molto tempo. Al contrario, un data mart è restrittivo, progetto orientato e ha un'esistenza più breve.
- Lo schema di costellazione dei fatti viene solitamente utilizzato per modellare un data warehouse mentre nello schema a stella di data mart è più popolare.
Conclusione
Il data warehouse offre una visualizzazione aziendale, un sistema di archiviazione singolo e centralizzato, l'architettura intrinseca e l'indipendenza dall'applicazione, mentre Data mart è un sottoinsieme di un data warehouse che fornisce una vista reparto, archiviazione decentralizzata. Poiché il data warehouse è molto ampio e integrato, ha un alto rischio di guasti e difficoltà nella sua realizzazione. D'altra parte, il data mart è facile da costruire e anche il rischio di fallimento associato è inferiore, ma il data mart potrebbe subire frammentazione.
