Data Mart vs. Data Warehouse: Kennen Sie den Unterschied

By |2022-04-18T12:23:46+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 Bereich Data Warehousing ist und welche Vor- und Nachteile die Wahl eines Data Warehouse gegenüber einem Data Mart hat.

Überblick

A Data Warehouse ist eine Struktur, die Daten aus mehreren Quellsystemen konsolidiert. Der Hauptzweck eines zentralisierten Data Warehouse besteht darin, eine Korrelation zwischen Daten aus verschiedenen Datenquellensystemen 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) und 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 auf 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, was komplexe Abfragen zur Analyse von Transaktionen beinhaltet. Es ist ein wesentliches Element der Business Intelligence. Es speichert eine große Datenmenge an einem einzigen Ort, die dann verwendet wird, um wesentliche 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 Wird normalerweise verwendet, um auf kundenorientierte Informationen zuzugreifen. Es handelt sich um eine spezifische Struktur für Data-Warehousing-Einstellungen. 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, das sich über mehrere Monate oder sogar Jahre erstrecken kann, ist ein Data Mart normalerweise innerhalb weniger Monate implementiert und bietet schnellen Support. Dies liegt an der geringeren Größe des Data Marts (weniger als 100 GB) und der Datenextraktion aus einer geringeren Anzahl von Quellen.

Ein Enterprise Data Mart wird für abteilungsbezogene Analyse- und Berichterstattungsaktivitäten wie Vertrieb, Marketing, Finanzen usw. bevorzugt. Diese Aktivitäten werden normalerweise in einer dedizierten Geschäftseinheit durchgeführt. 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 reduziert werden, indem man den weit verbreiteten folgt Best Practices für das Design skalierbarer Data Mart-Architekturen.

Je nach Bedarf können Unternehmen mehrere Data Marts für verschiedene Abteilungen nutzen und sich für eine Data Mart-Konsolidierung entscheiden, indem sie später verschiedene Marts zu einem einzigen Data Warehouse zusammenführen. 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; Daher werden sie mit zunehmender Geschäftsausweitung schwer zu verwalten.

2- Abhängiger Datenmarkt

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

Data Mart vs. Data Warehouse: Anhand von Beispielen erklärt

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

Data Warehousing Datenmarkt
In einem Data Warehouse werden Daten aus zahlreichen Fachgebieten gespeichert. Ein Data Mart enthält Daten, die sich auf eine Abteilung beziehen, z. B. HR, Marketing, 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 Datenbankmarkt 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 100 GB) vergleichsweise einfacher zu handhaben.
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 wird verwendet, um detaillierte Informationen in denormalisierter oder normalisierter Form zu speichern. Ein Data Mart enthält stark denormalisierte Daten in zusammengefasster Form.
Ein Data Warehouse hat große Dimensionen und integriert Daten aus vielen Quellen, was zu einem Ausfallrisiko führen kann. Ein Data Mart hat kleinere Abmessungen, um Datensätze aus einer kleineren Anzahl von Quellen zu integrieren, sodass das Ausfallrisiko geringer ist.
Ein Data Warehouse ist themenorientiert und zeitvariant, wobei Daten für eine längere Dauer vorhanden sind. Ein Data Mart wird für bestimmte Bereiche im Zusammenhang mit einem Unternehmen verwendet und speichert Daten für eine kürzere Dauer.

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

Data Mart vs. Data Warehouse vs. Data Mining

Es ist auch wichtig, die Unterschiede zwischen Data Mining, Database Marts und Data Warehouses zu beachten. Data Mining ist definiert als der Prozess des Extrahierens von Daten aus den zahlreichen Datenbanken einer Organisation und der Wiederverwendung oder Neuorganisation dieser Daten für andere Aufgaben. Andererseits 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 geschäftliche oder abteilungsbezogene Nutzung ausgerichtet ist.

Der Unterschied in Business Use Cases

Ein Data Warehouse enthält Daten aus verschiedenen Unternehmensfunktionen und ist daher für abteilungsübergreifende Analysen von Bedeutung. Beispielsweise könnten Unternehmen eine bauen Kunde 360 Profil, das Multichannel-Daten wie CRM, soziale Medien, Einzelhandel usw. vereinheitlicht. Business-Analytics-Experten können durch die Konsolidierung dieser Daten strategische, tiefgreifende Einblicke in die Bedürfnisse und Präferenzen der Kunden liefern.

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

Den Unterschied zusammenfassen

Dem Betreiber wird eine integrierte Plattform in einem Data Warehouse angeboten, auf der Abfragen zur Entscheidungsunterstützung einfach durchgeführt werden können. Andererseits bietet ein Data Mart eine abteilungsinterne Interpretation der gespeicherten Daten.

Beispielsweise kann ein Spezialist aus Ihrer Finanzabteilung einen Financial Data Mart verwenden, um die Steuerberichterstattung durchzuführen. Angenommen, Ihr Unternehmen freut sich auf die Expansion. In diesem Fall ist ein Data Warehouse erforderlich, da Daten aus mehreren Quellen im gesamten Unternehmen integriert werden müssen, um eine fundierte Entscheidung treffen zu können. Das ideale Datenrepository für ein Unternehmen ist dasjenige, das den geschäftlichen Anforderungen 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 und Automatisieren Sie die gesamten Prozesse, um Erkenntnisse schneller abzuleiten, ohne eine einzige Zeile ETL-Code zu schreiben.