Contente

• Gráfico de comparação
• Definição de Data Warehouse
• Definição de Data Mart
• Conclusão

O data warehouse e o data mart são usados ​​como um Repositório de dados e servir ao mesmo propósito. Eles podem ser diferenciados pela quantidade de dados ou informações que eles armazenam.A diferença vital entre um data warehouse e um data mart é que um data warehouse é um banco de dados que armazena informações orientadas a satisfazer solicitações de tomada de decisão, enquanto o data mart é subconjuntos lógicos completos de um data warehouse inteiro.

Em palavras simples, um data mart é um data warehouse com escopo limitado e cujos dados podem ser obtidos através do resumo e seleção dos dados do data warehouse ou com a ajuda de distintos processos de extração, transformação e carregamento do sistema de dados de origem.

1. Gráfico de comparação
2. Definição
3. Principais diferenças
4. Conclusão

Gráfico de comparação

Base para comparação	Armazém de dados	Data Mart
Basic	O data warehouse é independente de aplicativo.	O data mart é específico para a aplicação do sistema de suporte à decisão.
Tipo de sistema	Centralizado	Descentralizado
Forma dos dados	Detalhado	Resumido
Uso de desnormalização	Os dados estão levemente desnormalizados.	Os dados são altamente desnormalizados.
Modelo de dados	Careca	Debaixo para cima
Natureza	Vida útil flexível, orientada a dados e longa.	Vida restritiva, orientada a projetos e curta.
Tipo de esquema usado	Constelação de fatos	Estrela e floco de neve
Facilidade de construção	Difícil de construir	Simples de construir

Definição de Data Warehouse

O termo armazém de dados significa um grupo de dados variável do tempo, orientado ao assunto, não volátil e integrado que ajuda a tomando uma decisão processo de gestão. Como alternativa, é um repositório de informações coletadas de várias fontes, armazenadas em um esquema unificado, em um único site que permite a integração de uma variedade de sistemas de aplicativos. Depois que esses dados são coletados, eles são armazenados por um longo tempo, portanto, têm uma vida útil longa e permitem o acesso a históricoem formação.

Conseqüentemente, o data warehouse fornece ao usuário uma única integrado interface para os dados através dos quais o usuário pode escrever consultas de suporte à decisão facilmente. O data warehouse ajuda a transformar os dados em informações. Projetar um data warehouse inclui uma abordagem de cima para baixo.

Ele reúne informações sobre assuntos que abrangem toda a organização, como clientes, vendas, ativos, itens e, portanto, seu alcance é de toda a empresa. Geralmente, constelação de fatos esquema é usado nele, que abrange uma ampla variedade de assuntos. Um data warehouse não é uma estrutura estática e é evoluindo continuamente.

Definição de Data Mart

UMA data mart pode ser chamado como um subconjunto de um data warehouse ou um subgrupo de dados corporativos correspondentes a um determinado conjunto de usuários. O data warehouse envolve vários departamental e lógico data marts que devem ser persistentes na ilustração dos dados para garantir a robustez de um armazém de dados. Um data mart é um conjunto de tabelas que se concentram em um tarefa única estes são projetados usando uma abordagem de baixo para cima.

A extensão do data mart é restrita a algum assunto específico escolhido, portanto, seu escopo é de todo o departamento. Estes são geralmente implementados em baixo custo servidores departamentais. O ciclo de implementação dos data marts é monitorado em semanas, em vez de mês e ano.

ComoEstrela e esquema de floco de neve são direcionados para a modelagem de assunto único e, por isso, são comumente usados ​​no data mart. Embora o esquema em estrela seja mais popular que o esquema de floco de neve. Dependendo da fonte de dados, os data marts podem ser classificados em dois tipos: dependente e independente data marts.

1. O data warehouse é independente da aplicação, enquanto o data mart é específico para a aplicação do sistema de suporte à decisão.
2. Os dados são armazenados em um único centralizado repositório em um armazém de dados. Por outro lado, o data mart armazena dados descentralmente na área do usuário.
3. O data warehouse contém um detalhado forma de dados. Por outro lado, o data mart contém resumido e dados selecionados.
4. Os dados em um data warehouse são levemente desnormalizado, enquanto no caso do Data Mart é altamente desnormalizado.
5. A construção do data warehouse envolve Careca aproximação. Por outro lado, ao construir um data mart, odebaixo para cima abordagem é usada.
6. O data warehouse é flexível, orientado à informação e natureza existente de longa data. Pelo contrário, um data mart é restritivo, orientado a projetos e tem uma existência mais curta.
7. O esquema de constelação de fatos geralmente é usado para modelar um data warehouse, enquanto no data star o esquema em estrela é mais popular.

Conclusão

O data warehouse fornece visão corporativa, sistema de armazenamento único e centralizado, arquitetura inerente e independência de aplicativos, enquanto o Data mart é um subconjunto de um data warehouse que fornece visualização de departamento e armazenamento descentralizado. Como o data warehouse é muito grande e integrado, ele apresenta um alto risco de falha e dificuldade em construí-lo. Por outro lado, o data mart é fácil de construir e o risco de falha associado também é menor, mas o data mart pode sofrer fragmentação.