Unterschied zwischen Data Warehousing und Data Marts

Data Warehousing vs. Data Marts

Welches sollten Sie zuerst erstellen: das Data Warehouse oder der Data Mart? Dies ist die Frage, die es in letzter Zeit sehr belästigt hat. Die meisten Anbieter würden sagen, dass die Data -Lagerhäuser schwierig und teuer sind und dass sie nicht ratsam sind. Sie sagen, dass die Aufbau der Data Warehouses lange dauern. Sie sagen auch, dass es in der Zwischenzeit viele Probleme in Bezug auf das, was das Unternehmen gegenübersteht, konfrontiert ist. Einige der Probleme sind die Integration von Legacy -Daten und die Schwierigkeit bei der Verwaltung großer Datenmengen. Data Mart hat definitiv ein düsteres Bild aus dem Data Warehouse gemacht, aber diese sind alle nicht wahr. Für dieses Missverständnis ist eine gründliche Definition und Unterschiede erforderlich. Aber was sind Data Marts und Data Warehouses??

Zuerst muss man wissen, dass Data Mart ein bestimmtes Unternehmen vertritt. Es repräsentiert seine Programme, Daten, Software und Hardware. Es bedeutet, dass es für jede Abteilung separate Data Mart gibt. Zum Beispiel gibt es einen Data Mart für die Produktion, die Finanzierung, einen anderen für die Vertriebsabteilung und eine weitere für Marketing. Jeder Data Mart hat seine eigenen spezifischen Funktionen und Funktionen. Es ist nicht identisch mit anderen Datenmarts aus anderen Abteilungen, aber sie können sich zusammen koordinieren. Data Mart konzentriert sich auf die individuelle und bestimmte Abteilung, weshalb es Big Data nicht bewältigen kann. Die Star-Join-Strukturdatenbank wird verwendet, um alle Datenbankdatenbank für das Design zu sammeln. Es gibt zwei Arten von Data Mart, The Independent Data Mart (dies sind die stärkeren Daten) und der abhängige Data Mart (dies ist die weniger stärkere). Man muss mehrere unabhängige Datenmarts erstellen, damit sie für die Organisation verwendet werden können.

Data Warehousing ist breit und nicht darauf beschränkt, sich nur auf bestimmte Abteilungen zu konzentrieren. Es kann die gesamte Firma repräsentieren; Es umfasst alle Probanden und Modelle der Unternehmensdaten. Data Warehousing beschränkt sich nicht darauf, sich mit Themenbereichen von Abteilungen und Unternehmen in Verbindung zu stellen. Die in Data Warehousing gespeicherten Daten sind im Vergleich zu Data Mart detaillierter detailliert. Die Art und Weise, wie Data Warehousing -Index leicht ist, weil er ein großes Datenvolumen verarbeiten muss. Data Warehousing deckt einen großen Bereich des Unternehmens oder des Unternehmens ab, weshalb es lange dauert, bis es verarbeitet wird. Das ist auch der Grund, warum Data Marts schnell und einfach zu verwenden, zu entwerfen und implementieren zu können, da es nur kleine Datenmengen behandelt. Dies ist auch der Grund, warum Data Warehousing als Data Mart teurer ist.

ZUSAMMENFASSUNG:

1.

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

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

Data Warehousing kann teuer und schwierig zu bedienen, da es einen breiten Teil des Unternehmens oder des Unternehmens abdeckt, im Gegensatz zu dem Data Mart, der erschwinglich und bequem ist, da es sich mit kleinen Abteilungen des Unternehmens oder des Unternehmens befasst.