In parole semplici, un data mart è un data warehouse di portata limitata ei cui dati possono essere ottenuti riepilogando e selezionando i dati dal data warehouse o con l'aiuto di distinti estrarre, trasformare e caricare i processi dal sistema di dati di origine.
Grafico comparativo
| Base per il confronto | Data Warehouse | Data Mart |
|---|---|---|
| Di base | Il data warehouse è indipendente dall'applicazione. | Il data mart è specifico per l'applicazione del sistema di supporto decisionale. |
| Tipo di sistema | centralizzata | decentrata |
| Forma di dati | dettagliato | riassunto |
| Uso della denormalizzazione | I dati sono leggermente denormalizzati. | I dati sono altamente denormalizzati. |
| Modello di dati | Dall'alto al basso | Dal basso verso l'alto |
| Natura | Flessibile, orientato ai dati e lunga durata. | Restrittivo, orientato al progetto e vita breve. |
| Tipo di schema utilizzato | Costituzione di fatti | Stella e fiocco di neve |
| Facilità di costruzione | Difficile da costruire | Semplice da costruire |
Definizione di Data Warehouse
Il termine data warehouse indica un gruppo di dati time-variant, subject-oriented, nonvolatile e integrato che assiste nel processo decisionale della gestione. In alternativa, è un repository di informazioni raccolte da più fonti, memorizzate in uno schema unificato, in un unico sito che consente l'integrazione di una varietà di sistemi applicativi. Una volta raccolti questi dati, questi vengono archiviati a lungo, quindi hanno una lunga vita e consentono l'accesso a informazioni storiche .
Di conseguenza, il data warehouse fornisce all'utente un'unica interfaccia integrata ai dati attraverso cui l'utente può scrivere facilmente le domande di supporto alle decisioni. Il data warehouse aiuta a trasformare i dati in informazioni. La progettazione di un data warehouse include un approccio top-down.
Raccoglie informazioni su argomenti che riguardano l'intera organizzazione, come clienti, vendite, beni, articoli e, pertanto, la sua gamma è di livello aziendale. Generalmente, viene utilizzato lo schema di costellazione dei fatti, che copre una vasta gamma di argomenti. Un data warehouse non è una struttura statica e si evolve continuamente.
Definizione di Data Mart
Un data mart può essere definito come un sottoinsieme di un data warehouse o un sottogruppo di dati a livello aziendale corrispondenti a un determinato insieme di utenti. Il data warehouse coinvolge diversi data mart dei dipartimenti e logici che devono essere persistenti nella loro illustrazione dei dati per garantire la robustezza di un data warehouse. Un data mart è un insieme di tabelle che si concentrano su una singola attività progettate utilizzando un approccio bottom-up.
Dato che lo schema di stelle e fiocchi di neve è guidato verso la modellazione di soggetti singoli, è per questo motivo che questi sono comunemente usati nel data mart. Sebbene, lo schema a stella sia più popolare dello schema a fiocco di neve. A seconda dell'origine dati, i data mart possono essere classificati in due tipi: data mart indipendenti e indipendenti .
Differenze chiave tra data warehouse e data mart
- Il data warehouse è indipendente dall'applicazione mentre il data mart è specifico per l'applicazione del sistema di supporto decisionale.
- I dati vengono archiviati in un unico repository centralizzato in un data warehouse. Per contro, data mart memorizza i dati in modo decentralizzato nell'area utente.
- Il data warehouse contiene un modulo dettagliato di dati. Al contrario, data mart contiene dati riepilogati e selezionati.
- I dati in un data warehouse sono leggermente denormalizzati mentre nel caso di Data mart è altamente denormalizzato.
- La costruzione del data warehouse prevede un approccio dall'alto verso il basso . Al contrario, durante la costruzione di un data mart viene utilizzato l'approccio bottom-up .
- Il data warehouse è flessibile, orientato alle informazioni e di lunga durata. Al contrario, un data mart è restrittivo, orientato al progetto e ha un'esistenza più breve.
- Lo schema di costellazione dei fatti viene solitamente utilizzato per la modellazione di un data warehouse, mentre nello schema star di data mart è più popolare.
Conclusione
Il data warehouse fornisce una visione aziendale, un sistema di storage singolo e centralizzato, un'architettura intrinseca e l'indipendenza delle applicazioni, mentre Data mart è un sottoinsieme di un data warehouse che fornisce una vista dipartimentale, storage decentralizzato. Poiché il data warehouse è molto ampio e integrato, presenta un alto rischio di insuccesso e difficoltà nella sua costruzione. D'altra parte, il data mart è facile da costruire e il rischio di insuccesso associato è minore, ma il data mart potrebbe sperimentare la frammentazione.
