Wat is datawarehouse?
Een datawarehouse verzamelt en beheert gegevens uit verschillende bronnen om zinvolle zakelijke inzichten te bieden.
Het is een verzameling gegevens die los staat van de operationele systemen en de besluitvorming van het bedrijf ondersteunt. In Data Warehouse worden gegevens opgeslagen vanuit historisch perspectief.
De gegevens in het magazijn worden uit meerdere functionele eenheden gehaald. Het wordt gecontroleerd, opgeschoond en vervolgens geïntegreerd met datawarehouse-systeem. Datawarehouse gebruikte een zeer snel computersysteem met een grote opslagcapaciteit. Deze tool kan alle complexe vragen met betrekking tot gegevens beantwoorden.
Wat is datamart?
Een datamart is een eenvoudige vorm van een datawarehouse. Het is gericht op een enkel onderwerp. Data Mart haalt gegevens uit slechts een paar bronnen. Deze bronnen kunnen een centraal datawarehouse, interne operationele systemen of externe databronnen zijn.
Een datamart is een index- en extractiesysteem. Het is een belangrijke subset van een datawarehouse. Het is onderwerpgericht en is ontworpen om aan de behoeften van een specifieke groep gebruikers te voldoen. Datamarts zijn snel en gemakkelijk te gebruiken, omdat ze gebruik maken van kleine hoeveelheden data.
BELANGRIJK VERSCHIL
- Data Warehouse is een grote opslagplaats van gegevens die uit verschillende bronnen zijn verzameld, terwijl Data Mart slechts een subtype is van een datawarehouse.
- Data Warehouse is gericht op alle afdelingen in een organisatie, terwijl Data Mart zich op een specifieke groep richt.
- Het ontwerpproces van het datawarehouse is ingewikkeld, terwijl het datamartproces eenvoudig te ontwerpen is.
- Datawarehouse duurt lang voor gegevensverwerking, terwijl datamart korte tijd nodig heeft voor gegevensverwerking.
- Datawarehouse-groottebereik is 100 GB tot 1 TB +, terwijl datamart-grootte kleiner is dan 100 GB.
- Het implementatieproces van het datawarehouse duurt 1 maand tot 1 jaar, terwijl datamart een paar maanden nodig heeft om het implementatieproces te voltooien.
Verschillen tussen datawarehouse en datamart
| Parameter | Datawarehouse | Datamart |
|---|---|---|
| Definitie | Een datawarehouse is een grote opslagplaats van gegevens die zijn verzameld van verschillende organisaties of afdelingen binnen een bedrijf. | Een datamart is het enige subtype van een datawarehouse. Het is ontworpen om aan de behoefte van een bepaalde gebruikersgroep te voldoen. |
| Gebruik | Het helpt om een strategische beslissing te nemen. | Het helpt om tactische beslissingen te nemen voor het bedrijf. |
| Objectief | Het belangrijkste doel van Data Warehouse is om een geïntegreerde omgeving en een samenhangend beeld van het bedrijf op een bepaald moment te bieden. | Een datamart die meestal wordt gebruikt in een bedrijfsdivisie op afdelingsniveau. |
| Ontwerpen | Het ontwerpproces van Data Warehouse is best lastig. | Het ontwerpproces van Data Mart is eenvoudig. |
| Kan al dan niet worden gebruikt in een dimensionaal model. Het kan echter dimensionale modellen voeden. | Het is gebouwd gericht op een dimensionaal model met behulp van een startschema. | |
| Gegevensverwerking | Datawarehousing omvat een groot deel van het bedrijf en daarom duurt het lang om het te verwerken. | Datamarts zijn gemakkelijk te gebruiken, te ontwerpen en te implementeren omdat het slechts kleine hoeveelheden data kan verwerken. |
| Focus | Datawarehousing is breed gericht op alle afdelingen. Het is mogelijk dat het zelfs het hele bedrijf kan vertegenwoordigen. | Datamart is onderwerpgericht en wordt gebruikt op afdelingsniveau. |
| Data type | De gegevens die zijn opgeslagen in het datawarehouse zijn altijd gedetailleerd in vergelijking met datamart. | Datamarts zijn gebouwd voor bepaalde gebruikersgroepen. Daarom zijn de gegevens kort en beperkt. |
| Gebied | Het belangrijkste doel van Data Warehouse is om een geïntegreerde omgeving en een samenhangend beeld van het bedrijf op een bepaald moment te bieden. | Hebben meestal slechts één vakgebied, bijvoorbeeld Verkoopcijfer. |
| Gegevensopslag | Ontworpen om bedrijfsbrede beslissingsgegevens op te slaan, niet alleen marketinggegevens. | Dimensionale modellering en ontwerp van sterschema's die worden gebruikt om de prestaties van de toegangslaag te optimaliseren. |
| Data type | Tijdsvariantie en niet-vluchtig ontwerp worden strikt gehandhaafd. | Bevat meestal consolidatiegegevensstructuren om te voldoen aan de vraag- en rapportagebehoeften van het onderwerp. |
| Gegevenswaarde | Alleen-lezen vanuit het oogpunt van eindgebruikers. | Transactiegegevens ongeacht het graan dat rechtstreeks vanuit het datawarehouse wordt aangevoerd. |
| Reikwijdte | Datawarehousing is handiger omdat het informatie van elke afdeling kan overbrengen. | Datamart bevat gegevens van een specifieke afdeling van een bedrijf. Er zijn misschien aparte datamarts voor verkoop, financiën, marketing, enz. Heeft een beperkt gebruik |
| Bron | In Data Warehouse Data is afkomstig uit vele bronnen. | In Data Mart zijn gegevens afkomstig uit zeer weinig bronnen. |
| Grootte | De grootte van het datawarehouse kan variëren van 100 GB tot 1 TB +. | De grootte van datamart is minder dan 100 GB. |
| Implementatietijd | Het implementatieproces van Data Warehouse kan worden verlengd van maanden naar jaren. | Het implementatieproces van Data Mart is beperkt tot enkele maanden. |