Data Warehouse vs Data Mart: Forskel og sammenligning

Et datavarehus er et centraliseret lager, der gemmer strukturerede og ustrukturerede data fra forskellige kilder, der integrerer data fra forskellige afdelinger i en organisation til analytisk rapportering og dataanalyse. På den anden side er en datamart en delmængde af et datavarehus, fokuseret på en specifik afdeling eller forretningsfunktion, der giver skræddersyet adgang til data for specifikke brugergrupper, hvilket muliggør hurtigere og mere målrettet analyse til specifikke forretningsbehov.

Nøgleforsøg

1. Datavarehuse gemmer store mængder af strukturerede og ustrukturerede data fra forskellige kilder; data marts indeholder delmængder af datavarehusoplysninger for specifikke forretningsfunktioner.
2. Datavarehuse giver et omfattende overblik over en organisations data; data marts tilbyder fokuseret indsigt til individuelle afdelinger eller teams.
3. Datavarehuse kræver betydelige ressourcer og tid til at implementere og vedligeholde; data marts er mindre, mindre komplekse og hurtigere at implementere.

Data Warehouse vs Data Mart

Et datavarehus er et stort lager af data indsamlet fra en lang række kilder, der bruges til rapportering og dataanalyse, hvilket giver et historisk overblik. En Data Mart er en delmængde af et datavarehus, der er orienteret til en specifik forretningslinje eller et bestemt team, med fokus på et specifikt emneområde.

Ovenstående er dog ikke den eneste forskel. En sammenligning mellem begge termer på specifikke parametre kan kaste lys over subtile aspekter:

---

 

Sammenligningstabel

Feature	Data varehus	Data Mart
Anvendelsesområde	Virksomhedsdækkende	Afdelingsspecifik eller fagorienteret
Formål	Understøtte overordnet business intelligence og strategisk beslutningstagning	Analyser specifikke aspekter af virksomheden, der er relevante for en afdeling eller funktion
Datakilde	Integrerer data fra forskellige driftssystemer	Udtrækker primært data fra datavarehuset eller andre datakilder
Datalagring	Stor og kompleks, kan omfatte historiske data	Mindre og enklere, fokuserer på aktuelle eller relevante data
Datamodel	Bruger typisk et stjerneskema eller et snefnugskema til effektiv forespørgsel	Bruger ofte et stjerneskema til enklere analyse
Dataintegration	Kompleks proces for at sikre konsistens og kvalitet på tværs af alle datakilder	Relativt enklere, da data allerede er forbehandlet i datavarehuset (hvis de kommer derfra)
data opdateringer	Batchopdateringer kan være mindre hyppige	Hyppigere opdateringer for at afspejle den hurtigt skiftende karakter af afdelingsdata
Sikkerhed	Meget sikker til at beskytte følsomme virksomhedsoplysninger	Sikkerhedsforanstaltninger er vigtige, men kan være mindre strenge sammenlignet med datavarehuset
Kompleksitet	Mere kompleks at designe, implementere og vedligeholde	Lettere og hurtigere at konfigurere og administrere
Koste	Højere omkostninger på grund af større lagerkrav og processorkraft	Lavere omkostninger på grund af mindre størrelse og enklere infrastruktur
Brugere	Forretningsanalytikere, ledere på tværs af organisationen	Afdelingsledere, specifikke teams med fokus på afdelingsanalyse

---

 

Hvad er Data Warehouse?

Introduktion

Et datavarehus er et centralt lager af integrerede data fra en eller flere forskellige kilder. Det fungerer som en lagerfacilitet for strukturerede og ustrukturerede data, indsamlet fra forskellige operationelle systemer i en organisation, såsom transaktionsdatabaser, marketingsystemer og CRM-systemer (customer relationship management). Det primære formål med et datavarehus er at understøtte beslutningsprocesser ved at give et samlet overblik over en organisations data og muliggøre dataanalyse og rapportering.

Komponenter i et datavarehus

1. Data kilder Datavarehuse indsamler data fra en række forskellige kilder, herunder interne systemer, eksterne kilder og tredjeparts dataudbydere. Disse kilder kan omfatte transaktionsdatabaser, operationelle systemer, ældre systemer, regneark og endda cloud-baserede applikationer. Udtrækning, transformation og indlæsning (ETL) processer bruges typisk til at indsamle og integrere data fra disse forskellige kilder i datavarehuset.

2. Dataintegration Dataintegration er et afgørende aspekt af data warehousing, der involverer konsolidering af data fra forskellige kilder til et samlet format inden for data warehouse. Denne proces kræver ofte rensning, transformation og omstrukturering af dataene for at sikre konsistens, nøjagtighed og kompatibilitet på tværs af forskellige datasæt. Ved at integrere data fra flere kilder kan organisationer opnå et omfattende og sammenhængende overblik over deres forretningsdrift.

3. Datalagring Datavarehuse anvender specialiserede lagerstrukturer, der er optimeret til analytisk behandling. Disse strukturer, såsom stjerneskemaer eller snefnugskemaer, organiserer data i dimensionelle modeller bestående af faktatabeller og dimensionstabeller. Faktatabeller indeholder kernedatametrikker eller præstationsindikatorer, mens dimensionstabeller giver beskrivende attributter til at analysere og fortolke dataene. Denne dimensionelle modellering muliggør effektiv forespørgsel og analyse af store mængder data.

4. Dataadgang og forespørgsel Datavarehuse giver brugerne værktøjer og grænseflader til effektivt at få adgang til og forespørge data. Business intelligence-værktøjer (BI), værktøjer til online analytisk behandling (OLAP) og ad-hoc-forespørgselsværktøjer giver brugerne mulighed for interaktivt at udforske og analysere data, generere rapporter og visualisere indsigt. Derudover understøtter datavarehuse en række forskellige forespørgselsteknikker, herunder SQL-forespørgsler, multidimensionelle forespørgsler og data mining-algoritmer, for at udtrække værdifuld indsigt og understøtte beslutningsprocesser.

Fordele ved data warehousing

1. Forbedret beslutningstagning Datavarehuse letter informeret beslutningstagning ved at give rettidig adgang til nøjagtige, integrerede og omfattende data. Ved at centralisere data fra forskellige kilder kan organisationer få indsigt i deres forretningsresultater, kundeadfærd, markedstendenser og driftseffektivitet, hvilket muliggør bedre strategisk planlægning og beslutningstagning.

2. Forbedret Business Intelligence Datavarehuse tjener som grundlaget for business intelligence (BI)-initiativer, der gør det muligt for organisationer at udlede handlingsorienteret indsigt fra deres data. Med avancerede analysefunktioner kan organisationer udføre komplekse dataanalyser, identificere mønstre og tendenser, forudsige fremtidige resultater og optimere forretningsprocesser. Ved at udnytte BI-værktøjer og -teknikker kan interessenter få en dybere forståelse af deres forretningsdrift og skabe konkurrencefordele.

3. Øget operationel effektivitet Ved at strømline dataintegration, lagring og adgangsprocesser øger datavarehuse den operationelle effektivitet i organisationer. Centralisering af datastyring reducerer redundans, inkonsistens og datasiloer, hvilket gør det muligt for medarbejderne at få adgang til relevant information hurtigt og effektivt. Denne forbedrede datatilgængelighed fremmer samarbejde, fremskynder beslutningstagning og forbedrer den samlede produktivitet på tværs af organisationen.

 

Hvad er Data Mart?

Introduktion

En datamart er en delmængde af et datavarehus, der er fokuseret på at opfylde de specifikke behov hos en bestemt brugergruppe, afdeling eller forretningsfunktion i en organisation. Den indeholder en delmængde af data fra det større datavarehus og er designet til at understøtte de analytiske og rapporteringsmæssige krav i en bestemt forretningsenhed eller funktionsområde. Data marts er ofte skabt for at imødekomme individuelle afdelingers unikke behov, såsom marketing, salg, økonomi eller menneskelige ressourcer.

Komponenter i en Data Mart

1. Datavalg og udtræk Data marts oprettes ved at udvælge og udtrække relevante data fra virksomhedens datavarehus eller andre datakilder. Denne proces involverer at identificere de specifikke dataelementer og målinger, der er mest relevante for brugerne inden for den målrettede forretningsenhed eller afdeling. Når dataene er valgt, udtrækkes og transformeres de for at opfylde de specifikke krav fra datamarkedet.

2. Datamodellering og design Data marts bruger typisk dimensionelle modelleringsteknikker svarende til dem, der bruges i datavarehuse. Dimensionsmodeller er designet til at optimere forespørgselsydeevne og understøtte de analytiske behov hos brugerne inden for den målrettede forretningsenhed. Dette involverer strukturering af dataene i faktatabeller og dimensionstabeller, som giver en logisk ramme for organisering og analyse af dataene.

3. Datalagring og -styring Data marts kan implementeres ved hjælp af en række forskellige lagringsteknologier, herunder relationelle databaser, multidimensionelle databaser (OLAP) eller endda in-memory databaser. Valget af lagringsteknologi afhænger af faktorer som mængden af ​​data, kompleksiteten af ​​forespørgslerne og brugernes ydeevnekrav. Uanset hvilken teknologi der anvendes, er data marts optimeret til hurtig adgang og analyse af data for brugerne inden for den målrettede forretningsenhed.

4. Dataadgang og rapportering Data marts giver brugerne værktøjer og grænseflader til at få adgang til og analysere de data, der er gemt i dem. Disse værktøjer kan omfatte forespørgsels- og rapporteringsværktøjer, ad hoc-analyseværktøjer og datavisualiseringsværktøjer. Ved at give selvbetjeningsadgang til dataene giver datamarts brugerne mulighed for at udføre deres egne analyser og generere rapporter uden behov for it-intervention. Dette muliggør hurtigere beslutningstagning og fremmer en kultur med datadrevet beslutningstagning i organisationen.

Fordele ved Data Marts

1. Skræddersyet til specifikke forretningsbehov Data marts er designet til at opfylde de unikke analytiske og rapporteringskrav fra specifikke forretningsenheder eller afdelinger i en organisation. Ved at fokusere på en bestemt brugergruppes behov kan data marts levere målrettet indsigt og handlingsorienteret intelligens, der er direkte relevante for brugernes roller og ansvar.

2. Forbedret ydeevne og skalerbarhed Fordi de indeholder en delmængde af data fra det større datavarehus, er datamarts typisk mindre og mere fokuserede, hvilket kan føre til forbedret forespørgselsydeevne og hurtigere svartider. Derudover kan organisationer ved at fordele arbejdsbyrden på tværs af flere datamarts opnå større skalerbarhed og imødekomme forskellige forretningsenheders eller afdelingers forskellige behov.

3. Forbedret datastyring og sikkerhed Data marts gør det muligt for organisationer at implementere strammere kontrol over dataadgang og -brug, hvilket kan hjælpe med at sikre overholdelse af lovkrav og interne politikker. Ved at begrænse adgangen til følsomme data og implementere robuste sikkerhedsforanstaltninger kan organisationer mindske risikoen for databrud og uautoriseret adgang, mens de stadig giver brugerne adgang til de oplysninger, de har brug for for at træffe informerede beslutninger.

---

Vigtigste forskelle mellem Data Warehouse og Data Mart

1. Anvendelsesområde:
   • Data Warehouse: Centralt lager for integrerede data fra forskellige kilder på tværs af hele organisationen.
   • Data Mart: Delmængde af et datavarehus, fokuseret på at opfylde de specifikke behov i en bestemt afdeling eller brugergruppe.
2. Formål:
   • Data Warehouse: Understøtter virksomhedsdækkende beslutningsprocesser, hvilket giver et samlet overblik over organisationsdata til strategisk analyse og rapportering.
   • Data Mart: Tjener de analytiske og rapporteringsmæssige krav til en specifik forretningsenhed eller funktionsområde i organisationen.
3. Datavalg og lagring:
   • Data Warehouse: Gemmer store mængder integrerede data fra flere kilder ved at anvende komplekse ETL-processer og optimerede lagerstrukturer.
   • Data Mart: Indeholder en delmængde af data fra datavarehuset, skræddersyet til behovene i en bestemt afdeling eller brugergruppe, med forenklet datavalg og lagring fokuseret på specifikke forretningskrav.
4. Adgang og forespørgsel:
   • Data Warehouse: Giver bred adgang til omfattende data for forskellige interessenter, hvilket understøtter komplekse forespørgsler og analyser på tværs af hele organisationen.
   • Data Mart: Tilbyder målrettet adgang til relevante data for specifikke brugere inden for en afdeling eller forretningsenhed, hvilket muliggør hurtigere og mere fokuseret forespørgsel og analyse tilpasset deres specifikke behov.

Referencer

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/

Sidst opdateret: 07. marts 2024