Aanbevolen, 2024

Editor'S Choice

Verschil tussen Data Warehouse en Data Mart

Gegevensmagazijn en datamart worden gebruikt als gegevensrepository en dienen hetzelfde doel. Deze kunnen worden gedifferentieerd door de hoeveelheid gegevens of informatie die ze opslaan. Het essentiële verschil tussen een datawarehouse en een datamart-systeem is dat een datawarehouse een database is die informatie-georiënteerd opslaat om te voldoen aan beslissingsverzoeken, terwijl datamart volledige logische subsets is van een volledig datawarehouse.

Eenvoudig gezegd, een datamart is een gegevensmagazijn met een beperkte reikwijdte en waarvan de gegevens kunnen worden verkregen door de gegevens uit het datawarehouse samen te vatten en te selecteren of met behulp van afzonderlijke extract-, transformatie- en laadprocessen uit het brondatasysteem.

Vergelijkingstabel

Basis voor vergelijkingData WarehouseData Mart
basis-Datawarehouse is applicatieonafhankelijk.Datamart zijn specifiek voor de toepassing van het beslissingsondersteunende systeem.
Type systeemgecentraliseerdedecentrale
Vorm van gegevensGedetailleerdSamengevat
Gebruik van denormalisatieDe gegevens zijn enigszins gedenormaliseerd.De gegevens zijn sterk gedenormaliseerd.
GegevensmodelOnderstebovenOnderkant boven
NatuurFlexibel, data-georiënteerd en een lange levensduur.Restrictief, projectgericht en kort leven.
Type gebruikt schemaFact constellatieSter en sneeuwvlok
Eenvoudig bouwenMoeilijk te bouwenEenvoudig te bouwen

Definitie van Data Warehouse

De term data warehouse betekent een tijdsvariabele, subject-georiënteerde, niet-vluchtige en een geïntegreerde groep gegevens die helpen bij het besluitvormingsproces van het management. Als alternatief is het een repository van informatie verzameld uit meerdere bronnen, opgeslagen in een uniform schema, op een enkele site die integratie van een verscheidenheid aan applicatiesystemen mogelijk maakt. Zodra deze gegevens zijn verzameld, wordt deze lange tijd opgeslagen, heeft dus een lange levensduur en geeft toegang tot historische informatie.

Dientengevolge biedt datawarehouse de gebruiker een enkele geïntegreerde interface voor de gegevens waarmee de gebruiker eenvoudig beslissingen voor besluitondersteuning kan schrijven. Datawarehouse helpt bij het omzetten van de gegevens in informatie. Het ontwerpen van een datawarehouse omvat een top-down benadering.

Het verzamelt informatie over onderwerpen die de hele organisatie bestrijken, zoals klanten, verkopen, activa en items, en daarom is het bereik ervan voor de hele onderneming. Over het algemeen wordt hier gebruikgemaakt van een constellatie- schema, dat een breed scala aan onderwerpen bestrijkt. Een datawarehouse is geen statische structuur en het is voortdurend aan het evolueren .

Definitie van Data Mart

Een datamart kan worden opgeroepen als een subset van een datawarehouse of een subgroep van bedrijfsbrede gegevens die overeenkomt met een bepaalde set gebruikers. Datawarehouse omvat verschillende departementale en logische datamarts die persistent moeten zijn in hun gegevensillustratie om de robuustheid van een datawarehouse te waarborgen. Een datamart is een set tabellen die zich concentreren op een enkele taak en die zijn ontworpen met behulp van een bottom-up benadering.

Datamaps is beperkt tot een specifiek gekozen onderwerp, dus de reikwijdte ervan is departementaal. Deze worden meestal geïmplementeerd op goedkope afdelingsservers. De implementatiecyclus van datamarts wordt bewaakt in weken in plaats van maand en jaar.

Omdat het ster- en sneeuwvlokschema wordt gedreven in de richting van één onderwerpsmodellering, worden deze vaak gebruikt in de datamart. Hoewel het sterrenschema populairder is dan het sneeuwvlokenschema. Afhankelijk van de gegevensbron kunnen de datamarts worden ingedeeld in twee typen: afhankelijke en onafhankelijke gegevensmarts.

Belangrijkste verschillen tussen Data Warehouse en Data Mart

  1. Datawarehouse is onafhankelijk van de toepassing, terwijl de datamart zich specifiek richt op de toepassing van beslissingsondersteunende systemen.
  2. De gegevens worden opgeslagen in een enkele gecentraliseerde opslagplaats in een datawarehouse. Data mart slaat gegevens decentraal op in het gebruikersgebied.
  3. Datawarehouse bevat een gedetailleerde gegevensvorm. Data-mart daarentegen bevat samengevatte en geselecteerde gegevens.
  4. De gegevens in een datawarehouse zijn enigszins gedenormaliseerd, terwijl in het geval van datamart het sterk gedenormaliseerd is.
  5. De constructie van datawarehouse omvat een top-down benadering. Omgekeerd wordt tijdens de opbouw van een datamart de bottom-up benadering gebruikt.
  6. Datawarehouse is flexibel, informatie georiënteerd en heeft al heel lang bestaan. Integendeel, een datamart is beperkend, projectgericht en heeft een korter bestaan.
  7. Fact constellatie schema wordt meestal gebruikt voor het modelleren van een datawarehouse, terwijl in datamarkt sterrenschema populairder is.

Conclusie

Datawarehouse biedt enterprise view, afzonderlijk en gecentraliseerd opslagsysteem, inherente architectuur en applicatie-onafhankelijkheid, terwijl Data Mart een subset is van een datawarehouse met afdelingsweergave, gedecentraliseerde opslag. Aangezien het datawarehouse erg groot en geïntegreerd is, heeft het een hoog faalrisico en problemen bij het bouwen ervan. Aan de andere kant is de datamart eenvoudig te bouwen en het bijbehorende faalrisico is ook minder, maar de datamart kan fragmentatie ervaren.

Top