Unterschied zwischen Data Warehouse und Data Mart
Data Warehouse ist das zentrale Repository von Organisationen, in das Daten aus verschiedenen Quellen integriert werden, um wertvolle Einblicke in das Geschäft zu erhalten. Sie wird getrennt von der Betriebsdatenbank des Unternehmens verwaltet, die für die Abfrage und Analyse anstelle der Transaktionsverarbeitung vorgesehen ist. Es ist themenorientiert, integriert, nichtflüchtig und zeitvariabel. Es ist eine integrierte und stabile Informationsquelle, die Informationen zu verschiedenen Themen bereitstellt, bei denen die Daten unabhängig vom Zeitpunkt des Zugriffs auf das Lager konsistent sind. Ein Data Warehouse entwickelt sich ständig weiter, da es sich nicht um eine statische Struktur handelt. Data Mart ist eine Teilmenge von Data Warehouse, die von den Organisationen für eine bestimmte Gruppe von Benutzern verwaltet wird und für den Zugriff optimiert ist. Es ist flexibler, da es im Vergleich zu einem Data Warehouse Daten aus weniger Quellen bezieht. Ein Data Mart ist im Vergleich zur Größe eines Data Warehouse kleiner und erleichtert die Analyse von Daten durch Endbenutzer. Er unterstützt eine einzelne Analyseanwendung, die von einer bestimmten Gruppe von Benutzern verwendet wird. Auf der Grundlage von Datenquellen werden die Data Marts in zwei Kategorien unterteilt, abhängige und unabhängige Data Marts. Data Marts werden für den Einsatz in Abteilungen auf kostengünstigen Servern implementiert.
Head to Head Vergleich zwischen Data Warehouse und Data Mart (Infographics)
Unten sehen Sie den Top 8 Unterschied zwischen Data Warehouse und Data Mart 
Hauptunterschiede Data Warehouse vs Data Mart
Lassen Sie uns einige der Hauptunterschiede zwischen Data Warehouse und Data Mart diskutieren:
- Einer der Hauptunterschiede zwischen Data Warehouse und Data Mart ist, dass Data Warehouse ein zentrales Datenrepository ist, das der Entscheidungsfindung dient, während Data Mart eine logische Teilmenge von Data Warehouse ist, die für bestimmte Benutzer verwendet wird.
- Data Warehouse birgt das Risiko eines Ausfalls, da es sehr groß ist und aus verschiedenen Quellen integriert wird. Auf der anderen Seite besteht für ein Data Mart ein geringeres Ausfallrisiko, da es kleiner ist und Daten aus weniger Quellen integriert.
- Data Warehouse bietet eine unternehmensweite Ansicht für sein zentrales System und ist unabhängig, während Data Mart eine Abteilungsansicht und dezentrale Speicherung bietet, da es eine Teilmenge eines Data Warehouse ist.
- Data Warehouse ist anwendungsorientiert, während Data Mart für ein Entscheidungsunterstützungssystem verwendet wird.
- Data Mart speichert zusammengefasste Daten, während im Data Warehouse Daten in detaillierter Form gespeichert sind. In Data Mart sind die Daten stark de-normalisiert, während sie in Data Warehouse leicht de-normalisiert sind.
- Die Daten werden in einem einzigen integrierten und zentralisierten Repository in Data Warehouse gespeichert, wohingegen die Daten in Data Mart auf kostengünstigen Servern für bestimmte Abteilungszwecke gespeichert werden.
- Beim Erstellen eines Data Warehouse wird der Top-Down-Ansatz und beim Erstellen eines Data Mart der Bottom-Up-Ansatz verwendet.
- Data Warehouse ist eine themenorientierte, zeitliche Variante, die länger besteht, während Data Mart für bestimmte organisationsbezogene Bereiche konzipiert ist und kürzer besteht.
- Das Sternschema wird beim Modellieren eines Data Mart verwendet, während das Faktenkonstellationsschema zum Modellieren eines Data Warehouse verwendet wird. Im Allgemeinen besteht ein Faktenkonstellationsschema aus einer Vielzahl von Sachgebieten, während ein Sternschema für den Ansatz der Modellierung einzelner Sachgebiete in Data Marts verwendet wird.
Data Warehouse vs Data Mart Vergleichstabelle
Schauen wir uns die Top 8 Vergleiche zwischen Data Warehouse und Data Mart an
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DATENLAGER |
DATENMARKT |
| Data Warehouse speichert die Daten aus mehreren Themenbereichen. | Data Mart enthält die Daten, die sich auf einen bestimmten Bereich beziehen, z. B. Finanzen, Personal, Vertrieb usw. |
| Es ist ein zentrales Repository für Daten in einer Organisation. | Dies ist die Teilmenge eines Data Warehouse. |
| Daten werden als ein Repository aus verschiedenen Quellen in ein Data Warehouse integriert. | Daten werden aus weniger Quellen als in einem Data Warehouse in ein Data Mart integriert. |
| Ein Data Warehouse wird normalerweise anhand eines Fakten-Konstellationsschemas modelliert. | Der Entwurf von Data Mart basiert auf einem dimensionalen Modell unter Verwendung eines Sternschemas. |
| Es ist schwierig, ein Data Warehouse für eine Größe von mehr als 100 Gigabyte zu entwerfen und zu verwenden. | Aufgrund der Flexibilität seiner geringen Größe ist es vergleichsweise einfacher, Data Mart zu entwerfen und zu verwenden. |
| Data Warehouse ist für die Entscheidungsfindung in einer Organisation konzipiert. | Data Mart ist für bestimmte Benutzergruppen oder Abteilungen konzipiert. |
| Es folgt einem Top-Down-Ansatz. | Es folgt einem Bottom-up-Ansatz. |
| Data Warehouse enthält weniger de-normalisierte Daten als ein Data Mart. | Data Mart speichert stark de-normalisierte Daten. |
Fazit
Ein Data Warehouse bietet dem Benutzer eine einzige integrierte Schnittstelle, über die Entscheidungsunterstützungsabfragen einfach durchgeführt werden können, und ein Data Mart bietet eine Abteilungsansicht und -speicherung. Ein Data Warehouse ist aufgrund seiner Größe schwer zu erstellen, während ein Data Mart aufgrund seiner Größe, die für bestimmte Themenbereiche spezifisch ist, einfacher zu warten und zu erstellen ist. Unternehmen können an ihren Anforderungen arbeiten, um Data Marts für verschiedene Abteilungen einzurichten und diese entsprechend zu einem Data Warehouse zusammenzuführen. Sie können aber auch zuerst ein Data Warehouse erstellen und später bei Bedarf mehrere Data Marts für bestimmte Abteilungen erstellen. Aufgrund bestimmter Zeit- und Kostenbeschränkungen werden in der Regel zuerst Data Marts erstellt und dann zu einem Data Warehouse zusammengeführt. Die Cloud-Computing-Technologie bietet den Vorteil, Zeit und Kosten zu reduzieren, um ein unternehmensweites Data Warehouse effektiv aufzubauen. Da sowohl Data Warehouse als auch Data Mart de-normalisierte Daten enthalten, müssen Lösungen zur Verbesserung der Abfrageleistung gefunden werden. Extrahieren, Transformieren und Laden oder ETL ist ein solches Konzept, um die Daten aus mehreren Quellen zu extrahieren, dann die Daten gemäß den Geschäftsanforderungen zu transformieren und schließlich die Daten in ein System zu laden.
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Dies war ein Leitfaden für den Hauptunterschied zwischen Data Warehouse und Data Mart. Hier werden auch die Hauptunterschiede zwischen Data Warehouse und Data Mart mit Infografiken und Vergleichstabelle erörtert. Sie können sich auch die folgenden Artikel ansehen, um mehr zu erfahren.
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