Differenza tra Data Warehouse e Data Mart
Data Warehouse è il repository centrale gestito da organizzazioni in cui i dati provenienti da varie fonti sono integrati per fornire preziose informazioni sul business. È gestito separatamente dal database operativo dell'organizzazione, che è progettato per query e analisi anziché per l'elaborazione delle transazioni. È orientato al soggetto, integrato, non volatile e variabile nel tempo. È una fonte integrata e stabile di informazioni che fornisce informazioni su vari argomenti in cui i dati sono coerenti indipendentemente dal momento in cui si accede al magazzino. Un data warehouse si evolve costantemente in quanto non è una struttura statica. Data Mart è un sottoinsieme di Data Warehouse gestito dalle organizzazioni per un gruppo specifico di utenti ottimizzato per l'accesso. È più flessibile in quanto prende dati da un minor numero di fonti rispetto a un data warehouse. Un Data Mart ha dimensioni inferiori rispetto alle grandi dimensioni di un Data Warehouse ed è progettato per facilitare l'analisi dei dati da parte dell'utente finale e supporta un'unica applicazione analitica utilizzata da un insieme distinto di utenti. Sulla base delle origini dati, i Data Mart sono suddivisi in due categorie, Data Mart dipendenti e indipendenti. I data mart sono implementati su server a basso costo per uso dipartimentale.
Confronto testa a testa tra Data Warehouse e Data Mart (Infographics)
Di seguito sono riportate le 8 principali differenze tra Data Warehouse e Data Mart 
Differenze chiave Data Warehouse vs Data Mart
Discutiamo alcune delle principali differenze tra Data Warehouse e Data Mart:
- Una delle principali differenze tra Data Warehouse e Data Mart è che Data Warehouse è un repository centrale di dati che serve allo scopo di prendere decisioni mentre Data Mart è un sottoinsieme logico di Data Warehouse utilizzato per utenti specifici.
- Data Warehouse ha il rischio di fallimento a causa delle sue dimensioni molto grandi e l'integrazione da varie fonti. D'altra parte, un Data Mart ha un rischio minore di fallimento a causa delle sue dimensioni più ridotte e dell'integrazione dei dati da meno fonti.
- Data Warehouse offre una vista a livello aziendale per il suo sistema centralizzato ed è indipendente, mentre Data Mart offre una vista dipartimentale e uno storage decentralizzato poiché è un sottoinsieme di un Data Warehouse.
- Data Warehouse è orientato all'applicazione, mentre Data Mart viene utilizzato per un sistema di supporto alle decisioni.
- Data Mart archivia i dati riepilogati mentre il data warehouse ha i dati memorizzati in una forma dettagliata. I dati sono in una forma altamente de-normalizzata in Data Mart mentre, in Data Warehouse, i dati sono leggermente de-normalizzati.
- I dati vengono archiviati in un unico repository integrato e centralizzato in Data Warehouse, mentre in Data Mart i dati vengono archiviati in server a basso costo per uso dipartimentale specifico.
- Quando si costruisce un Data Warehouse, viene seguito l'approccio top-down, mentre si costruisce un Data Mart, viene seguito l'approccio bottom-up.
- Data Warehouse è una variante temporale orientata al soggetto che rimane in essere più a lungo, mentre Data Mart è progettato per aree specifiche correlate a un'organizzazione ed esiste per un tempo più breve.
- Lo schema a stella viene utilizzato durante la modellazione di un Data Mart mentre lo schema di costellazione dei fatti viene utilizzato per modellare un Data Warehouse. In generale, uno schema di costellazione di fatti comprende una vasta gamma di aree tematiche, d'altra parte, uno schema a stella viene utilizzato per il suo approccio alla modellazione a soggetto singolo in Data Mart.
Tabella di confronto tra data warehouse e data mart
Diamo un'occhiata ai primi 8 confronti tra Data Warehouse e Data Mart
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MAGAZZINO DATI |
DATI MART |
| Data Warehouse memorizza i dati da più aree tematiche. | Data Mart contiene i dati relativi a un'area particolare come finanza, risorse umane, vendite, ecc. |
| È un repository centrale di dati in un'organizzazione. | È il sottoinsieme di un data warehouse. |
| I dati sono integrati in un data warehouse come un repository da varie fonti. | I dati sono integrati in un Data Mart da meno fonti rispetto a un Data Warehouse. |
| Un data warehouse è in genere modellato dallo schema di costellazione dei fatti. | Data Mart è progettato incentrato su un modello dimensionale utilizzando uno schema a stella. |
| È difficile progettare e utilizzare un Data Warehouse per le sue dimensioni che possono essere superiori a 100 Gigabyte. | È relativamente più semplice progettare e utilizzare Data Mart, a causa della flessibilità delle sue dimensioni ridotte. |
| Data Warehouse è progettato per il processo decisionale in un'organizzazione. | Data Mart è progettato per specifici gruppi di utenti o dipartimenti. |
| Segue un approccio top-down. | Segue un approccio dal basso verso l'alto. |
| Data Warehouse contiene meno dati non normalizzati rispetto a un Data Mart. | Data Mart memorizza dati altamente non normalizzati. |
Conclusione
Un Data Warehouse fornisce all'utente un'unica interfaccia integrata in cui le query di supporto alle decisioni possono essere eseguite facilmente e un Data Mart fornisce una visualizzazione e una memorizzazione dipartimentali. Un Data Warehouse è difficile da costruire per le sue grandi dimensioni mentre un Data Mart è più facile da mantenere e creare per le sue dimensioni più piccole specifiche per determinate aree tematiche. Le organizzazioni possono lavorare sui loro requisiti per impostare Data Mart per diversi reparti e unirli di conseguenza per creare un Data Warehouse oppure possono creare prima un Data Warehouse, quindi in seguito, quando necessario, possono creare diversi Data Mart per dipartimenti specifici. Ma a causa di determinati vincoli come tempo e costi, di solito le organizzazioni scelgono prima di creare Data Mart e poi di unirli per creare un Data Warehouse. La tecnologia di cloud computing ha offerto il vantaggio di ridurre i tempi e i costi al fine di costruire efficacemente un data warehouse a livello aziendale. Inoltre, poiché sia Data Warehouse che Data Mart contengono dati non normalizzati, è necessario trovare soluzioni per migliorare le prestazioni della query. Estrai, trasforma e carica o ETL è un tale concetto per estrarre i dati da diverse fonti, quindi trasformarli in base ai requisiti aziendali e infine caricare i dati su un sistema.
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