Diferença entre Data Warehousing e Data Marts

Data warehousing vs. data marts

Qual você deve construir primeiro: o data warehouse ou o data mart? Essa é a pergunta que tem incomodado muito os gerentes de TI ultimamente. A maioria dos fornecedores diria que os data warehouses são difíceis e caros, e que não são aconselháveis. Eles dizem que os data warehouses levam muito tempo para serem construídos. Além disso, eles dizem que enfrenta muitas questões relacionadas ao que a corporação está enfrentando nesse meio tempo. Alguns dos problemas são a integração de dados herdados e a dificuldade em gerenciar grandes quantidades de dados. O data mart definitivamente criou uma imagem sombria do data warehouse, mas tudo isso não é verdade. É necessária uma definição completa e uma citação de diferenças para esse equívoco. Mas o que são data marts e data warehouses?

Primeiro, é preciso saber que o data mart representa uma empresa específica. Representa seus programas, dados, software e hardware. Isso significa que há um data mart separado para cada departamento. Por exemplo, existe um data mart para produção, finanças, outro para departamento de vendas e outro para marketing. Todo data mart possui funções e recursos específicos. Não é idêntico a outros data marts de outros departamentos, mas eles podem coordenar juntos. O data mart está focado no departamento individual e específico, e é por isso que não consegue lidar com big data. O banco de dados da estrutura de junção em estrela é usado para reunir todo o banco de dados do data mart para o design. Existem dois tipos de data mart, o data mart independente (esses são os dados mais fortes) e o data mart dependente (os menos fortes). É preciso criar vários data marts independentes para que possam ser usados ​​para organização.

O data warehousing é amplo e não se limita a focar apenas em departamentos específicos. Pode representar a empresa inteira; inclui todos os assuntos e modelos dos dados corporativos. O data warehousing não se limita a estar relacionado às áreas de assunto de departamentos e corporações. Os dados armazenados no data warehousing são mais detalhados em comparação com o data mart. A maneira como o índice de data warehousing é leve é ​​porque ele precisa lidar com um grande volume de dados. O data warehousing cobre uma grande área da corporação ou empresa, razão pela qual leva muito tempo para processá-lo. É também por isso que os data marts são rápidos e fáceis de usar, projetar e implementar porque lida com apenas pequenas quantidades de dados. É também por isso que o data warehousing é mais caro comparado ao data mart.

RESUMO:

1.

O Data Mart está focado em departamentos individuais da corporação ou empresa, enquanto o data warehousing pode representar toda a empresa ou corporação como um todo.
2.

O data mart pode processar apenas pequenas quantidades de dados, ao contrário do data warehousing que pode processar grandes quantidades de dados.
3.

O data warehousing pode ficar caro e difícil de usar porque cobre uma grande parte da empresa ou corporação, ao contrário do data mart que é acessível e conveniente porque lida com pequenos departamentos da empresa ou corporação.