Data Mart vs. Data Warehouse: Kennen Sie den Unterschied

By |2021-10-14T08:35:43+00:00November 6th, 2020|

Für genaue Business Intelligence verlassen sich Unternehmen auf Data Warehouse und Datamarts. Sie dienen als zentralisiertes Repository, in dem vorhandene und historische Daten für Analysen und datengesteuerte Geschäftsentscheidungen gespeichert werden. Was ist also der Unterschied zwischen diesen beiden Datenspeichern?

In diesem Blog finden Sie Antworten auf die Fragen, was ein Data Mart im Data Warehousing ist und was die Unterschiede zwischen einem Data Mart und einem Data Warehouse sind.

Inhalt

A Data Warehouse bezieht sich auf eine Struktur, die Daten aus mehreren Quellsystemen konsolidiert. Der Hauptzweck eines zentralisierten Data Warehouse besteht darin, eine Korrelation zwischen Daten aus verschiedenen Quellsystemen anzubieten, beispielsweise Produktinformationen, die in einem System gespeichert sind, und Bestelldaten, die in einem anderen System gespeichert sind. Ein weiterer häufiger Zweck eines Data Warehouse ist die Unterstützung von Business Intelligence (BI) sowie die Durchführung von Abfragen und Analysen. Allerdings ist der Prozess der ETL Data Warehouse wird auch in diesem Prozess von Bedeutung. Data Warehouses können in verschiedenen organisatorischen Einstellungen verwendet werden. Ein Beispiel für ein Data Warehouse für die Finanzabteilung könnten Stiftungen, Kontensalden, Details zu Buchhaltungstransaktionen usw. sein.

Manche Leute werden oft zwischen einem Data Warehouse und einer Datenbank verwechselt. Es ist wichtig, zwischen einem Data Warehouse und einer Datenbank zu unterscheiden. Ein Data Warehouse fungiert als oberste Schicht einer Datenbank und verwendet die Informationen in verschiedenen Datenbanken, um eine Schicht für Analysen zu erstellen.

Ein Data Warehouse wird für die Online-Analyseverarbeitung (OLAP) verwendet, die komplexe Abfragen zur Analyse von Transaktionen umfasst. Es ist ein wesentliches Element der Business Intelligence, da es eine große Datenmenge an einem einzigen Ort speichert, die dann verwendet wird, um wichtige Erkenntnisse zu gewinnen und Geschäftsprozesse zu rationalisieren. Damit unterstützt es den Entscheidungsprozess von Unternehmen.

Bei der Auswahl einer Data Warehouse-Lösung ist es wichtig, die Funktionen der verschiedenen auf dem Markt angebotenen Tools zu vergleichen.

Was ist ein Data-Mart?

Ein Data Mart ist eine Teilmenge von a Data Warehouse das wird normalerweise verwendet, um auf kundenorientierte Informationen zuzugreifen. Es handelt sich um eine Struktur, die spezifisch für Data Warehousing-Einstellungen ist. Daher konzentriert sich ein Data Mart normalerweise auf einen Geschäftsbereich oder ein Team und bezieht Informationen nur aus einer bestimmten Quelle.

Im Gegensatz zur Implementierung eines Enterprise Data Warehouse, die sich über mehrere Monate oder sogar Jahre erstrecken kann, wird ein Data Mart in der Regel innerhalb weniger Monate implementiert und bietet so einen schnellen Support. Dies liegt an der geringeren Größe des Data Mart (weniger als 100 GB) und der Datenextraktion aus einer geringeren Anzahl von Quellen.

Ein Enterprise Data Mart wird für Abteilungsanalyse- und Berichtsaktivitäten wie Vertrieb, Marketing, Finanzen usw. bevorzugt, da diese Aktivitäten normalerweise in einer dedizierten Geschäftseinheit durchgeführt werden. Daher sind für BI keine unternehmensweiten Daten erforderlich. Ein Beispiel für einen Data Mart könnte ein Marketingspezialist sein, der einen dedizierten Data Mart verwendet, um Marktanalysen und Berichte durchzuführen. Das Entwerfen einer Data-Mart-Architektur ist jedoch ein langwieriger und kostspieliger Prozess, aber Fehler können durch Befolgen der weit verbreiteten Best Practices für das Design skalierbarer Data Mart-Architekturen.

Abhängig von ihren Anforderungen können Unternehmen mehrere Data Marts für verschiedene Abteilungen verwenden und sich für die Data Mart-Konsolidierung entscheiden, indem sie verschiedene Marts zusammenführen, um später ein einziges Data Warehouse zu erstellen. Dieser Ansatz heißt Kimballs dimensionale Entwurfsmethode. Eine andere Methode, bekannt als Inmons Ansatzist, zuerst ein Data Warehouse zu entwerfen und dann nach Bedarf mehrere Data Marts für bestimmte Abteilungen zu erstellen.

Aus Zeit- und Budgetgründen entscheiden sich Unternehmen normalerweise für die Kimball Ansatz.

Arten von Data Marts

Die zwei Haupttypen von Data Mart sind:

1- Unabhängiger Datenmarkt

Eine unabhängige Data Mart-Architektur wird ohne Data Warehouse erstellt. Sie dienen als eigenständiges System und sind für kurzfristige Ziele leicht zu entwickeln. Jeder unabhängige Datamart verfügt jedoch über einen eigenen ETL-Tool und Logik werden sie daher schwer zu verwalten, wenn Unternehmen expandieren.

2- Abhängiger Datenmarkt

Ein abhängiger Data Mart wird unter Verwendung eines vorhandenen Enterprise Data Warehouse erstellt. Es folgt einem Top-Down-Ansatz, der mit der Speicherung aller Geschäftsdaten an einem einzigen zentralen Ort beginnt und dann einen bestimmten Teil der Daten extrahiert, wenn er für die Analyse benötigt wird.

Data Marts vs. Data Warehouses: Mit Beispielen erklärt

Die Hauptunterschiede zwischen einem Data Mart und einem Data Warehouse sind in der folgenden Tabelle zusammengefasst:

Data Warehousing Datenmarkt
Ein Data Warehouse speichert Daten aus zahlreichen Sachgebieten. Ein Data Mart enthält Daten, die sich auf eine Abteilung beziehen, z. B. HR-, Marketing- und Finanz-Data Mart usw.
Es fungiert als zentrales Datenrepository für ein Unternehmen. Dies ist ein logischer Unterabschnitt eines Data Warehouse, in dem die Daten auf kostengünstigen Servern für bestimmte Abteilungsanwendungen abgelegt werden.
Ein Data Warehouse wird mithilfe eines Stern-, Schneeflocken-, Galaxien- oder Faktenkonstellationsschemas entworfen. Ein Sternschema wird jedoch am häufigsten verwendet. Ein Data Mart verwendet ein Sternschema zum Entwerfen von Tabellen.
Das Entwerfen und Verwenden eines Data Warehouse ist schwierig, da es normalerweise eine große Datenmenge von mehr als 100 GB enthält. Das Entwerfen und Verwenden eines Data Mart ist aufgrund seiner geringen Größe (weniger als 100GB) vergleichsweise einfacher.
Ein Data Warehouse soll den Entscheidungsprozess in einem Unternehmen unterstützen. Somit bietet es ein unternehmensweites Verständnis eines zentralisierten Systems und seiner Autonomie. Ein Data Mart ist für bestimmte Benutzergruppen oder Unternehmensabteilungen konzipiert. Somit bietet es eine Abteilungsinterpretation und eine dezentrale Datenspeicherung.
Ein Data Warehouse speichert detaillierte Informationen in denormalisierter oder normalisierter Form. Ein Data Mart enthält stark denormalisierte Daten in zusammengefasster Form.
Ein Data Warehouse hat große Dimensionen und integriert Daten aus einer großen Anzahl von Quellen, was zu einem Ausfallrisiko führen kann. Ein Data Mart hat kleinere Abmessungen und Daten werden aus einer geringeren Anzahl von Quellen integriert, sodass das Ausfallrisiko geringer ist.
Ein Data Warehouse ist themenorientiert und zeitvariant, wobei Daten für eine längere Dauer vorhanden sind. Ein Data Mart ist für bestimmte Bereiche eines Unternehmens gedacht und speichert Daten für eine kürzere Dauer.

Die meisten Leute unterscheiden nicht zwischen Data Warehouse und Data Mart. Wir hoffen jedoch, dass Sie jetzt den Unterschied zwischen den beiden anhand des obigen Vergleichs erkennen können.

Datenmodellzentrierter Ansatz

Data Mart vs. Data Warehouse vs. Data Mining

Es ist auch wichtig, die Unterschiede zwischen Data Mining, Data Marts und Data Warehouses zu beachten. Data Mining ist definiert als der Prozess des Extrahierens von Daten aus den mehreren Datenbanken einer Organisation und der Wiederverwendung oder Neuorganisation dieser Daten für andere Aufgaben. Auf der anderen Seite fungiert ein Data Warehouse als Speichersystem, um Daten für ein einfaches Mining aufzubewahren oder zu speichern. Schließlich ist ein Data Mart eine Teilmenge eines Data Warehouse, das auf eine bestimmte Geschäfts- oder Abteilungsnutzung ausgerichtet ist.

Unterschied in geschäftlichen Anwendungsfällen

Ein Data Warehouse enthält Daten aus verschiedenen Geschäftsfunktionen, was es für abteilungsübergreifende Analysen von Bedeutung macht. Zum Beispiel könnten Unternehmen eine Kunde 360 Profil, das Mehrkanaldaten wie CRM-Datensätze, Social Media-Daten, Einzelhandelsdatensätze usw. vereinheitlicht. Durch die Konsolidierung dieser Daten können Business Analytics-Experten strategische, detaillierte Einblicke in die Bedürfnisse und Vorlieben der Kunden gewähren.

Andererseits umfasst ein Data Mart Daten aus begrenzten Quellen mit bestimmten Informationen über eine Geschäftsabteilung oder Funktion. Wenn ein Fertigungsleiter beispielsweise Produktionsverzögerungen auf den Grund gehen möchte, kann er den Data Mart besuchen, die Daten abfragen und Berichte ausführen, um zu wissen, wo der Fehler in der Produktionslinie liegt. Der begrenzte Datenumfang hilft dem Manager, die Daten schnell und ohne unnötige Verzögerungen zu extrahieren und zu analysieren.

Den Unterschied zusammenfassen

In einem Data Warehousewird dem Betreiber eine integrierte Plattform angeboten, auf der Entscheidungsunterstützungsabfragen einfach durchgeführt werden können. Andererseits bietet ein Data Mart eine abteilungsbezogene Interpretation der gespeicherten Daten.

Beispielsweise kann ein Spezialist aus Ihrer Finanzabteilung einen Finanz-Datamart verwenden, um Steuerberichte zu erstellen. Wenn Ihr Unternehmen jedoch expandieren möchte, erfordert es ein Data Warehouse, da es Daten aus mehreren Quellen im gesamten Unternehmen integrieren muss, um eine fundierte Entscheidung zu treffen. Das ideale Datenrepository für ein Unternehmen ist dasjenige, das den Geschäftsanforderungen entspricht.

Enterprise Data Warehousing-Tool

Astera Data Warehouse Builder ist ein Enterprise Data Warehouse-Tool. Es bietet eine All-in-One-Plattform zum Entwerfen, Erstellen und Testen On-Premise und Cloud Data Warehouses von Grund auf neu, zusammen mit Automatisierung der gesamten Prozesse, um schneller Erkenntnisse zu gewinnen, ohne eine einzige Zeile ETL-Code zu schreiben.