O que é data warehouse?
Um Data Warehouse coleta e gerencia dados de fontes variadas para fornecer insights de negócios significativos.
É um conjunto de dados separado dos sistemas operacionais e que subsidia a tomada de decisão da empresa. No Data Warehouse, os dados são armazenados a partir de uma perspectiva histórica.
Os dados no warehouse são extraídos de várias unidades funcionais. É verificado, limpo e integrado ao sistema de data warehouse. O data warehouse usava um sistema de computador muito rápido com grande capacidade de armazenamento. Esta ferramenta pode responder a quaisquer consultas complexas relacionadas com dados.
O que é o Data Mart?
Um data mart é uma forma simples de Data Warehouse. É focado em um único assunto. O Data Mart extrai dados de apenas algumas fontes. Essas fontes podem ser data warehouse central, sistemas operacionais internos ou fontes de dados externas.
Um Data Mart é um sistema de índice e extração. É um subconjunto importante de um data warehouse. É orientado por assunto e projetado para atender às necessidades de um grupo específico de usuários. Os data marts são rápidos e fáceis de usar, pois fazem uso de pequenas quantidades de dados.
DIFERENÇA CHAVE
- Data Warehouse é um grande repositório de dados coletados de diferentes fontes, enquanto Data Mart é apenas um subtipo de data warehouse.
- O Data Warehouse se concentra em todos os departamentos de uma organização, enquanto o Data Mart se concentra em um grupo específico.
- O processo de projeto do Data Warehouse é complicado, enquanto o processo do Data Mart é fácil de projetar.
- Data Warehouse leva muito tempo para tratamento de dados, enquanto Data Mart leva pouco tempo para tratamento de dados.
- O intervalo de tamanho do Data Warehouse é de 100 GB a 1 TB +, enquanto o tamanho do Data Mart é inferior a 100 GB.
- O processo de implementação do Data Warehouse leva de 1 mês a 1 ano, enquanto o Data Mart leva alguns meses para concluir o processo de implementação.
Diferenças entre Data Warehouse e Data Mart
| Parâmetro | Armazém de dados | Data Mart |
|---|---|---|
| Definição | Um Data Warehouse é um grande repositório de dados coletados de diferentes organizações ou departamentos de uma empresa. | Um data mart é um único subtipo de um Data Warehouse. Ele é projetado para atender às necessidades de um determinado grupo de usuários. |
| Uso | Ajuda a tomar uma decisão estratégica. | Ajuda a tomar decisões táticas para o negócio. |
| Objetivo | O principal objetivo do Data Warehouse é fornecer um ambiente integrado e uma imagem coerente do negócio em um determinado momento. | Um data mart usado principalmente em uma divisão de negócios no nível de departamento. |
| Projetando | O processo de design do Data Warehouse é bastante difícil. | O processo de design do Data Mart é fácil. |
| Pode ou não usar em um modelo dimensional. No entanto, ele pode alimentar modelos dimensionais. | Ele é construído com foco em um modelo dimensional usando um esquema inicial. | |
| Tratamento de Dados | O data warehouse inclui grande área da corporação, razão pela qual leva muito tempo para processá-lo. | Os data marts são fáceis de usar, projetar e implementar, pois só podem lidar com pequenas quantidades de dados. |
| Foco | O armazenamento de dados é amplamente focado em todos os departamentos. É possível que até represente toda a empresa. | O Data Mart é orientado por assunto e é usado em nível de departamento. |
| Tipo de dados | Os dados armazenados no Data Warehouse são sempre detalhados quando comparados com o data mart. | Data Marts são construídos para grupos de usuários específicos. Portanto, os dados são curtos e limitados. |
| Área de estudo | O principal objetivo do Data Warehouse é fornecer um ambiente integrado e uma imagem coerente do negócio em um determinado momento. | Na maioria das vezes, possui apenas uma área de assunto - por exemplo, Figura de vendas. |
| Armazenamento de dados | Projetado para armazenar dados de decisão em toda a empresa, não apenas dados de marketing. | Modelagem dimensional e projeto de esquema em estrela empregados para otimizar o desempenho da camada de acesso. |
| Tipo de dados | A variação de tempo e o design não volátil são estritamente impostos. | Inclui principalmente estruturas de dados de consolidação para atender às necessidades de consulta e relatórios da área de assunto. |
| Valor de dados | Somente leitura do ponto de vista do usuário final. | Dados de transações, independentemente do grão alimentado diretamente do Data Warehouse. |
| Escopo | O armazenamento de dados é mais útil, pois pode trazer informações de qualquer departamento. | Data mart contém dados de um departamento específico de uma empresa. Pode haver data marts separados para vendas, finanças, marketing, etc. Tem uso limitado |
| Fonte | No Data Warehouse, os dados vêm de muitas fontes. | No Data Mart, os dados vêm de muito poucas fontes. |
| Tamanho | O tamanho do Data Warehouse pode variar de 100 GB a 1 TB +. | O tamanho do Data Mart é inferior a 100 GB. |
| Tempo de implementação | O processo de implementação do Data Warehouse pode ser estendido de meses para anos. | O processo de implementação do Data Mart é restrito a alguns meses. |