Data Warehouse vs Data Mart: Rozdíl a srovnání

Datový sklad je centralizované úložiště, které ukládá strukturovaná a nestrukturovaná data z různých zdrojů a integruje data z různých oddělení organizace pro analytické sestavování a analýzu dat. Na druhé straně je datový trh podmnožinou datového skladu, zaměřený na konkrétní oddělení nebo obchodní funkci, který poskytuje přizpůsobený přístup k datům pro konkrétní skupiny uživatelů, což umožňuje rychlejší a cílenější analýzu pro specifické obchodní potřeby.

Key Takeaways

1. Datové sklady uchovávají velké objemy strukturovaných i nestrukturovaných dat z různých zdrojů; datové tržiště obsahují podmnožiny informací o datovém skladu pro konkrétní obchodní funkce.
2. Datové sklady poskytují komplexní pohled na data organizace; data marts nabízejí cílené vhledy pro jednotlivá oddělení nebo týmy.
3. Datové sklady vyžadují značné zdroje a čas na implementaci a údržbu; datové tržiště jsou menší, méně složité a rychleji se nasazují.

Data Warehouse vs Data Mart

Datový sklad je velké úložiště dat shromážděných z široké škály zdrojů používaných pro vytváření sestav a analýzu dat a poskytuje historický pohled. Data Mart je podmnožinou datového skladu, který je orientován na konkrétní obchodní linii nebo tým a zaměřuje se na konkrétní předmět.

Výše uvedené však není jediným rozdílem. Srovnání obou termínů na konkrétních parametrech může objasnit jemné aspekty:

---

 

Srovnávací tabulka

vlastnost	Datový sklad	Data Mart
Rozsah	V celém podniku	Specifické nebo oborově zaměřené
Účel	Podpora celkové obchodní inteligence a strategického rozhodování	Analyzujte specifické aspekty podnikání relevantní pro oddělení nebo funkci
Zdroj dat	Integruje data z různých operačních systémů	Primárně extrahuje data z datového skladu nebo jiných datových zdrojů
Data Storage	Velké a složité, mohou zahrnovat historická data	Menší a jednodušší, zaměřuje se na aktuální nebo relevantní data
Datový model	Obvykle používá hvězdicové schéma nebo schéma sněhové vločky pro efektivní dotazování	Často používá hvězdicové schéma pro jednodušší analýzu
Integrace dat	Komplexní proces zajišťující konzistenci a kvalitu napříč všemi datovými zdroji	Relativně jednodušší, protože data jsou již předzpracována v datovém skladu (pokud jsou odtud získávána)
Data Aktualizace	Dávkové aktualizace mohou být méně časté	Častější aktualizace, které odrážejí rychle se měnící povahu dat oddělení
Bezpečnost	Vysoce bezpečné pro ochranu citlivých firemních informací	Bezpečnostní opatření jsou důležitá, ale ve srovnání s datovým skladem mohou být méně přísná
Komplexita	Složitější z hlediska návrhu, implementace a údržby	Jednodušší a rychlejší nastavení a správa
Stát	Vyšší náklady v důsledku větších požadavků na úložiště a výpočetního výkonu	Nižší náklady díky menší velikosti a jednodušší infrastruktuře
uživatelé	Obchodní analytici, manažeři v celé organizaci	Vedoucí oddělení, specifické týmy zaměřené na analýzu oddělení

---

 

Co je to Data Warehouse?

Úvod

Datový sklad je centrální úložiště integrovaných dat z jednoho nebo více různých zdrojů. Slouží jako úložiště pro strukturovaná a nestrukturovaná data shromážděná z různých operačních systémů v rámci organizace, jako jsou transakční databáze, marketingové systémy a systémy řízení vztahů se zákazníky (CRM). Primárním účelem datového skladu je podpora rozhodovacích procesů poskytováním jednotného pohledu na data organizace a umožněním analýzy dat a reportingu.

Komponenty datového skladu

1. Zdroje dat Datové sklady shromažďují data z různých zdrojů, včetně interních systémů, externích zdrojů a poskytovatelů dat třetích stran. Tyto zdroje mohou zahrnovat transakční databáze, operační systémy, starší systémy, tabulky a dokonce i cloudové aplikace. Procesy extrahování, transformace a načítání (ETL) se obvykle používají ke shromažďování a integraci dat z těchto různých zdrojů do datového skladu.

2. Integrace dat Integrace dat je klíčovým aspektem datového skladu, který zahrnuje konsolidaci dat z různých zdrojů do jednotného formátu v rámci datového skladu. Tento proces často vyžaduje čištění, transformaci a restrukturalizaci dat, aby byla zajištěna konzistence, přesnost a kompatibilita napříč různými datovými sadami. Díky integraci dat z více zdrojů mohou organizace získat komplexní a ucelený pohled na své obchodní operace.

3. Ukládání dat Datové sklady využívají specializované skladovací struktury optimalizované pro analytické zpracování. Tyto struktury, jako jsou hvězdná schémata nebo schémata sněhových vloček, organizují data do dimenzionálních modelů sestávajících z tabulek faktů a tabulek dimenzí. Tabulky faktů obsahují základní metriky dat nebo ukazatele výkonu, zatímco tabulky dimenzí poskytují popisné atributy pro analýzu a interpretaci dat. Toto rozměrové modelování umožňuje efektivní dotazování a analýzu velkých objemů dat.

4. Přístup k datům a dotazování Datové sklady poskytují uživatelům nástroje a rozhraní pro efektivní přístup k datům a jejich dotazování. Nástroje Business Intelligence (BI), nástroje pro online analytické zpracování (OLAP) a nástroje ad-hoc dotazů umožňují uživatelům interaktivně zkoumat a analyzovat data, generovat sestavy a vizualizovat přehledy. Datové sklady navíc podporují různé techniky dotazování, včetně dotazů SQL, multidimenzionálních dotazů a algoritmů dolování dat, aby získali cenné poznatky a podpořili rozhodovací procesy.

Výhody datového skladu

1. Lepší rozhodování Datové sklady usnadňují informované rozhodování tím, že poskytují včasný přístup k přesným, integrovaným a komplexním datům. Centralizací dat z různých zdrojů mohou organizace získat přehled o své obchodní výkonnosti, chování zákazníků, tržních trendech a provozní efektivitě, což umožňuje lepší strategické plánování a rozhodování.

2. Vylepšená Business Intelligence Datové sklady slouží jako základ pro iniciativy business intelligence (BI), které organizacím umožňují odvodit ze svých dat užitečné poznatky. Díky pokročilým analytickým schopnostem mohou organizace provádět komplexní analýzu dat, identifikovat vzorce a trendy, předpovídat budoucí výsledky a optimalizovat obchodní procesy. Využitím nástrojů a technik BI mohou zúčastněné strany získat hlubší pochopení svých obchodních operací a získat konkurenční výhodu.

3. Zvýšená provozní efektivita Zefektivněním integrace dat, ukládání a přístupových procesů zvyšují datové sklady provozní efektivitu v rámci organizací. Centralizace správy dat snižuje nadbytečnost, nekonzistenci a datová sila a umožňuje zaměstnancům rychlý a efektivní přístup k relevantním informacím. Tato zlepšená dostupnost dat podporuje spolupráci, urychluje rozhodování a zvyšuje celkovou produktivitu v celé organizaci.

 

Co je Data Mart?

Úvod

Datový trh je podmnožinou datového skladu, který je zaměřen na splnění specifických potřeb určité skupiny uživatelů, oddělení nebo obchodní funkce v rámci organizace. Obsahuje podmnožinu dat z většího datového skladu a je navržen tak, aby podporoval analytické a reportovací požadavky konkrétní obchodní jednotky nebo funkční oblasti. Datové tržiště jsou často vytvářeny pro řešení jedinečných potřeb jednotlivých oddělení, jako je marketing, prodej, finance nebo lidské zdroje.

Komponenty Data Mart

1. Výběr a extrakce dat Datové tržiště se vytvářejí výběrem a extrakcí relevantních dat z podnikového datového skladu nebo jiných zdrojů dat. Tento proces zahrnuje identifikaci konkrétních datových prvků a metrik, které jsou pro uživatele v rámci cílové obchodní jednotky nebo oddělení nejrelevantnější. Jakmile jsou data vybrána, jsou extrahována a transformována tak, aby splňovala specifické požadavky datového trhu.

2. Datové modelování a návrh Datové tržiště obvykle používají techniky rozměrového modelování podobné těm, které se používají v datových skladech. Dimenzionální modely jsou navrženy tak, aby optimalizovaly výkon dotazů a podporovaly analytické potřeby uživatelů v rámci cílové obchodní jednotky. To zahrnuje strukturování dat do tabulek faktů a tabulek dimenzí, které poskytují logický rámec pro organizaci a analýzu dat.

3. Ukládání a správa dat Datové tržiště lze implementovat pomocí různých technologií úložiště, včetně relačních databází, vícerozměrných databází (OLAP) nebo dokonce databází v paměti. Výběr technologie úložiště závisí na faktorech, jako je objem dat, složitost dotazů a požadavky uživatelů na výkon. Bez ohledu na použitou technologii jsou datové tržiště optimalizovány pro rychlý přístup a analýzu dat uživateli v rámci cílové obchodní jednotky.

4. Přístup k datům a výkaznictví Data marts poskytují uživatelům nástroje a rozhraní pro přístup a analýzu dat v nich uložených. Tyto nástroje mohou zahrnovat nástroje pro dotazy a vytváření sestav, nástroje ad-hoc analýzy a nástroje pro vizualizaci dat. Poskytováním samoobslužného přístupu k datům umožňují data marts uživatelům provádět vlastní analýzy a generovat zprávy bez nutnosti zásahu IT. To umožňuje rychlejší rozhodování a podporuje kulturu rozhodování založeného na datech v rámci organizace.

Výhody Data Marts

1. Přizpůsobeno konkrétním obchodním potřebám Datové tržiště jsou navrženy tak, aby splňovaly jedinečné analytické a reportovací požadavky konkrétních obchodních jednotek nebo oddělení v rámci organizace. Zaměřením se na potřeby konkrétní skupiny uživatelů mohou datové tržiště poskytovat cílené poznatky a užitečné informace, které jsou přímo relevantní pro role a povinnosti uživatelů.

2. Vylepšený výkon a škálovatelnost Protože obsahují podmnožinu dat z většího datového skladu, jsou datové tržiště obvykle menší a více zaměřené, což může vést k lepšímu výkonu dotazů a rychlejší době odezvy. Navíc distribucí pracovní zátěže mezi více datových trhů mohou organizace dosáhnout větší škálovatelnosti a vyhovět různorodým potřebám různých obchodních jednotek nebo oddělení.

3. Vylepšená správa a zabezpečení dat Datové tržiště umožňují organizacím zavést přísnější kontroly přístupu k datům a jejich používání, což může pomoci zajistit soulad s regulačními požadavky a interními zásadami. Omezením přístupu k citlivým údajům a zavedením robustních bezpečnostních opatření mohou organizace zmírnit riziko narušení dat a neoprávněného přístupu, přičemž uživatelům stále umožňují přístup k informacím, které potřebují k informovanému rozhodování.

---

Hlavní rozdíly mezi Data Warehouse a Data Mart

1. Rozsah:
   • Data Warehouse: Centrální úložiště pro integrovaná data z různých zdrojů v celé organizaci.
   • Data Mart: Podmnožina datového skladu zaměřená na splnění specifických potřeb určitého oddělení nebo skupiny uživatelů.
2. Účel:
   • Data Warehouse: Podporuje celopodnikové rozhodovací procesy a poskytuje jednotný pohled na organizační data pro strategickou analýzu a reporting.
   • Data Mart: Slouží analytickým a reportingovým požadavkům konkrétní obchodní jednotky nebo funkční oblasti v rámci organizace.
3. Výběr a uložení dat:
   • Datový sklad: Ukládá velké objemy integrovaných dat z různých zdrojů, využívá složité procesy ETL a optimalizované struktury úložiště.
   • Data Mart: Obsahuje podmnožinu dat z datového skladu, přizpůsobenou potřebám konkrétního oddělení nebo skupiny uživatelů, se zjednodušeným výběrem dat a jejich ukládáním zaměřeným na konkrétní obchodní požadavky.
4. Přístup a dotazování:
   • Data Warehouse: Poskytuje široký přístup ke komplexním datům pro různé zúčastněné strany, podporuje komplexní dotazování a analýzu v celé organizaci.
   • Data Mart: Nabízí cílený přístup k relevantním datům pro konkrétní uživatele v rámci oddělení nebo obchodní jednotky, což usnadňuje rychlejší a cílenější dotazování a analýzu v souladu s jejich specifickými potřebami.

Reference

1. https://go.gale.com/ps/i.do?id=GALE%7CA18993844&sid=googleScholar&v=2.1&it=r&linkaccess=abs&issn=00010782&p=AONE&sw=w
2. https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/313310.313345
3. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6108446/

Poslední aktualizace: 07. března 2024