Unterschied zwischen Data Warehousing und Data Marts Unterschied zwischen

Data Warehousing vs. Data Marts

Was sollten Sie zuerst erstellen: das Data Warehouse oder der Datamart? Diese Frage beschäftigt IT-Manager in letzter Zeit sehr. Die meisten Anbieter würden sagen, dass die Datenspeicher schwierig und teuer sind und dass sie nicht ratsam sind. Sie sagen, dass die Erstellung der Data Warehouses sehr lange dauert. Sie sagen auch, dass es viele Probleme gibt, was das Unternehmen in der Zwischenzeit betrifft. Einige der Probleme sind die Integration von Altdaten und die Schwierigkeit, große Datenmengen zu verwalten. Data Mart hat definitiv ein düsteres Bild aus dem Data Warehouse gemacht, aber das ist alles nicht wahr. Eine gründliche Definition und Unterscheidung zitiert wird für dieses Missverständnis benötigt. Aber was sind Data Marts und Data Warehouses?

Zunächst muss man wissen, dass Data Mart eine bestimmte Firma repräsentiert. Es repräsentiert seine Programme, Daten, Software und Hardware. Dies bedeutet, dass für jede Abteilung ein separater Data Mart vorhanden ist. Zum Beispiel gibt es einen Data Mart für die Produktion, für Finanzen, einen für den Vertrieb und einen für Marketing. Jeder Datamart hat seine eigenen spezifischen Funktionen und Funktionen. Es ist nicht identisch mit anderen Data Marts aus anderen Abteilungen, aber sie können zusammen koordinieren. Data Mart konzentriert sich auf einzelne und spezifische Abteilungen, weshalb es keine großen Daten verarbeiten kann. Die Star-Join-Strukturdatenbank wird verwendet, um alle Data Mart-Datenbanken für das Design zu sammeln. Es gibt zwei Arten von Data Mart, das unabhängige Data Mart (das sind die stärkeren Daten) und das abhängige Data Mart (das ist das weniger starke). Man muss mehrere unabhängige Data Marts 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 das gesamte Unternehmen repräsentieren; Es umfasst alle Themen und Modelle der Unternehmensdaten. Data Warehousing beschränkt sich nicht nur auf Themenbereiche von Abteilungen und Unternehmen. Die im Data Warehousing gespeicherten Daten sind im Vergleich zum Data Mart detaillierter. Die Art und Weise, in der der Data-Warehousing-Index leicht ist, weil er große Datenmengen bewältigen muss. Data Warehousing deckt einen großen Bereich des Unternehmens oder Unternehmens ab, weshalb die Verarbeitung lange dauert. Aus diesem Grund sind Datamarts schnell und einfach zu verwenden, zu entwerfen und zu implementieren, da sie nur kleine Datenmengen verarbeiten. Aus diesem Grund ist Data Warehousing im Vergleich zu Data Mart teurer.

ZUSAMMENFASSUNG:

1.

Data Mart konzentriert sich auf einzelne Abteilungen des Unternehmens oder des Unternehmens, während Data Warehousing das gesamte Unternehmen oder Unternehmen als Ganzes repräsentieren kann.

2.

Data Mart kann im Gegensatz zu Data Warehousing, das große Datenmengen verarbeiten kann, nur kleine Datenmengen verarbeiten.

3.

Data Warehousing kann teuer und schwierig zu verwenden sein, weil es einen breiten Teil des Unternehmens oder Unternehmens abdeckt, im Gegensatz zum Datamart, der erschwinglich und praktisch ist, weil er sich mit kleinen Abteilungen des Unternehmens oder Unternehmens befasst.