Data Warehouse vs. Data Mart: Unterschied und Vergleich

Ein Data Warehouse ist ein zentrales Repository, das strukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen speichert und Daten aus verschiedenen Abteilungen einer Organisation für analytische Berichte und Datenanalysen integriert. Andererseits ist ein Data Mart eine Teilmenge eines Data Warehouse, die sich auf eine bestimmte Abteilung oder Geschäftsfunktion konzentriert und spezifischen Benutzergruppen maßgeschneiderten Zugriff auf Daten bietet und so eine schnellere und gezieltere Analyse für spezifische Geschäftsanforderungen ermöglicht.

Key Take Away

1. Data Warehouses speichern große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten aus verschiedenen Quellen; Data Marts enthalten Teilmengen von Data Warehouse-Informationen für bestimmte Geschäftsfunktionen.
2. Data Warehouses bieten einen umfassenden Überblick über die Daten einer Organisation. Data Marts bieten fokussierte Einblicke für einzelne Abteilungen oder Teams.
3. Data Warehouses erfordern erhebliche Ressourcen und Zeit für die Implementierung und Wartung. Data Marts sind kleiner, weniger komplex und schneller bereitzustellen.

Data Warehouse vs. Data Mart

Ein Data Warehouse ist ein großer Datenspeicher aus einer Vielzahl von Quellen, der für die Berichterstellung und Datenanalyse verwendet wird und eine historische Ansicht bietet. Ein Data Mart ist eine Teilmenge eines Data Warehouse, die auf einen bestimmten Geschäftsbereich oder ein bestimmtes Team ausgerichtet ist und sich auf einen bestimmten Themenbereich konzentriert.

Das Obige ist jedoch nicht der einzige Unterschied. Ein Vergleich zwischen den beiden Begriffen zu bestimmten Parametern kann subtile Aspekte beleuchten:

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Vergleichstabelle

Merkmal	Data Warehousing	Datenmarkt
Geltungsbereich	Unternehmensweit	Abteilungsspezifisch oder fachorientiert
Zweck	Unterstützen Sie allgemeine Business Intelligence und strategische Entscheidungsfindung	Analysieren Sie spezifische Aspekte des Geschäfts, die für eine Abteilung oder Funktion relevant sind
Datenquelle	Integriert Daten aus verschiedenen Betriebssystemen	Extrahiert hauptsächlich Daten aus dem Data Warehouse oder anderen Datenquellen
Datenspeicher	Groß und komplex, kann historische Daten enthalten	Kleiner und einfacher, konzentriert sich auf aktuelle oder relevante Daten
Datenmodell	Verwendet normalerweise ein Sternschema oder ein Schneeflockenschema für effiziente Abfragen	Zur einfacheren Analyse wird häufig ein Sternschema verwendet
Datenintegration	Komplexer Prozess zur Sicherstellung der Konsistenz und Qualität aller Datenquellen	Relativ einfacher, da die Daten bereits im Data Warehouse vorverarbeitet werden (sofern sie von dort stammen)
Datenaktualisierungen	Batch-Updates können seltener erfolgen	Häufigere Aktualisierungen, um der sich schnell ändernden Natur der Abteilungsdaten Rechnung zu tragen
Sicherheit	Hochsicher zum Schutz sensibler Unternehmensinformationen	Sicherheitsmaßnahmen sind wichtig, können aber im Vergleich zum Data Warehouse weniger streng sein
Komplexität	Komplexer zu entwerfen, zu implementieren und zu warten	Einfacher und schneller einzurichten und zu verwalten
Kosten	Höhere Kosten aufgrund größerer Speicheranforderungen und Rechenleistung	Geringere Kosten aufgrund kleinerer Größe und einfacherer Infrastruktur
Nutzer	Geschäftsanalysten und Führungskräfte im gesamten Unternehmen	Abteilungsleiter, spezifische Teams, die sich auf die Abteilungsanalyse konzentrieren

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Was ist DataWarehouse?

Einleitung

Ein Data Warehouse ist ein zentrales Repository integrierter Daten aus einer oder mehreren unterschiedlichen Quellen. Es dient als Speichereinrichtung für strukturierte und unstrukturierte Daten, die aus verschiedenen Betriebssystemen innerhalb einer Organisation gesammelt werden, wie z. B. Transaktionsdatenbanken, Marketingsystemen und Customer-Relationship-Management-Systemen (CRM). Der Hauptzweck eines Data Warehouse besteht darin, Entscheidungsprozesse zu unterstützen, indem es eine einheitliche Ansicht der Daten einer Organisation bereitstellt und Datenanalyse und -berichte ermöglicht.

Komponenten eines Data Warehouse

1. Datenquellen Data Warehouses sammeln Daten aus einer Vielzahl von Quellen, einschließlich internen Systemen, externen Quellen und Drittanbietern von Daten. Zu diesen Quellen können Transaktionsdatenbanken, Betriebssysteme, Legacy-Systeme, Tabellenkalkulationen und sogar cloudbasierte Anwendungen gehören. Prozesse zum Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) werden typischerweise eingesetzt, um Daten aus diesen verschiedenen Quellen zu sammeln und in das Data Warehouse zu integrieren.

2. Datenintegration Die Datenintegration ist ein entscheidender Aspekt des Data Warehousing und umfasst die Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Quellen in einem einheitlichen Format innerhalb des Data Warehouse. Dieser Prozess erfordert häufig eine Bereinigung, Transformation und Umstrukturierung der Daten, um Konsistenz, Genauigkeit und Kompatibilität über verschiedene Datensätze hinweg sicherzustellen. Durch die Integration von Daten aus mehreren Quellen können Unternehmen einen umfassenden und kohärenten Überblick über ihre Geschäftsabläufe erhalten.

3. Datenspeicherung Data Warehouses nutzen spezielle Speicherstrukturen, die für die analytische Verarbeitung optimiert sind. Diese Strukturen, wie zum Beispiel Sternschemata oder Schneeflockenschemata, organisieren Daten in Dimensionsmodellen, die aus Faktentabellen und Dimensionstabellen bestehen. Faktentabellen enthalten die Kerndatenmetriken oder Leistungsindikatoren, während Dimensionstabellen beschreibende Attribute für die Analyse und Interpretation der Daten bereitstellen. Diese dimensionale Modellierung ermöglicht eine effiziente Abfrage und Analyse großer Datenmengen.

4. Datenzugriff und -abfrage Data Warehouses bieten Benutzern Tools und Schnittstellen für den effektiven Zugriff auf und die Abfrage von Daten. Business-Intelligence-Tools (BI), Online-Analyseverarbeitungstools (OLAP) und Ad-hoc-Abfragetools ermöglichen Benutzern die interaktive Erkundung und Analyse von Daten, die Erstellung von Berichten und die Visualisierung von Erkenntnissen. Darüber hinaus unterstützen Data Warehouses eine Vielzahl von Abfragetechniken, darunter SQL-Abfragen, mehrdimensionale Abfragen und Data-Mining-Algorithmen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungsprozesse zu unterstützen.

Vorteile von Data Warehousing

1. Verbesserte Entscheidungsfindung Data Warehouses erleichtern eine fundierte Entscheidungsfindung, indem sie zeitnahen Zugriff auf genaue, integrierte und umfassende Daten ermöglichen. Durch die Zentralisierung von Daten aus unterschiedlichen Quellen können Unternehmen Einblicke in ihre Geschäftsleistung, ihr Kundenverhalten, Markttrends und ihre betriebliche Effizienz gewinnen und so eine bessere strategische Planung und Entscheidungsfindung ermöglichen.

2. Verbesserte Business Intelligence Data Warehouses dienen als Grundlage für Business Intelligence (BI)-Initiativen und ermöglichen es Unternehmen, aus ihren Daten umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten. Mit erweiterten Analysefunktionen können Unternehmen komplexe Datenanalysen durchführen, Muster und Trends erkennen, zukünftige Ergebnisse vorhersagen und Geschäftsprozesse optimieren. Durch den Einsatz von BI-Tools und -Techniken können Stakeholder ein tieferes Verständnis ihrer Geschäftsabläufe erlangen und Wettbewerbsvorteile erzielen.

3. Erhöhte betriebliche Effizienz Durch die Optimierung von Datenintegrations-, Speicher- und Zugriffsprozessen steigern Data Warehouses die betriebliche Effizienz innerhalb von Organisationen. Durch die Zentralisierung der Datenverwaltung werden Redundanz, Inkonsistenz und Datensilos reduziert, sodass Mitarbeiter schnell und effizient auf relevante Informationen zugreifen können. Diese verbesserte Datenzugänglichkeit fördert die Zusammenarbeit, beschleunigt die Entscheidungsfindung und steigert die Gesamtproduktivität im gesamten Unternehmen.

 

Was ist DataMart?

Einleitung

Ein Data Mart ist eine Teilmenge eines Data Warehouse, die sich auf die Erfüllung der spezifischen Anforderungen einer bestimmten Benutzergruppe, Abteilung oder Geschäftsfunktion innerhalb einer Organisation konzentriert. Es enthält eine Teilmenge der Daten aus dem größeren Data Warehouse und soll die Analyse- und Berichtsanforderungen einer bestimmten Geschäftseinheit oder eines bestimmten Funktionsbereichs unterstützen. Data Marts werden häufig erstellt, um den besonderen Anforderungen einzelner Abteilungen wie Marketing, Vertrieb, Finanzen oder Personalwesen gerecht zu werden.

Komponenten eines Data Mart

1. Datenauswahl und -extraktion Data Marts werden durch die Auswahl und Extraktion relevanter Daten aus dem Enterprise Data Warehouse oder anderen Datenquellen erstellt. Dieser Prozess beinhaltet die Identifizierung der spezifischen Datenelemente und Metriken, die für die Benutzer innerhalb der Zielgeschäftseinheit oder -abteilung am relevantesten sind. Sobald die Daten ausgewählt sind, werden sie extrahiert und transformiert, um die spezifischen Anforderungen des Data Marts zu erfüllen.

2. Datenmodellierung und -design Data Marts verwenden typischerweise dimensionale Modellierungstechniken, die denen ähneln, die in Data Warehouses verwendet werden. Dimensionsmodelle sollen die Abfrageleistung optimieren und die Analyseanforderungen der Benutzer innerhalb der Zielgeschäftseinheit unterstützen. Dazu gehört die Strukturierung der Daten in Faktentabellen und Dimensionstabellen, die einen logischen Rahmen für die Organisation und Analyse der Daten bieten.

3. Datenspeicherung und -verwaltung Data Marts können mithilfe verschiedener Speichertechnologien implementiert werden, darunter relationale Datenbanken, mehrdimensionale Datenbanken (OLAP) oder sogar In-Memory-Datenbanken. Die Wahl der Speichertechnologie hängt von Faktoren wie der Datenmenge, der Komplexität der Abfragen und den Leistungsanforderungen der Benutzer ab. Unabhängig von der verwendeten Technologie sind Data Marts für den schnellen Zugriff und die Analyse der Daten durch die Benutzer innerhalb der Zielgeschäftseinheit optimiert.

4. Datenzugriff und Berichterstattung Data Marts bieten Benutzern Tools und Schnittstellen für den Zugriff auf und die Analyse der darin gespeicherten Daten. Zu diesen Tools können Abfrage- und Berichtstools, Ad-hoc-Analysetools und Datenvisualisierungstools gehören. Durch den Self-Service-Zugriff auf die Daten ermöglichen Data Marts den Benutzern, ihre eigenen Analysen durchzuführen und Berichte zu erstellen, ohne dass ein IT-Eingriff erforderlich ist. Dies ermöglicht eine schnellere Entscheidungsfindung und fördert eine Kultur der datengesteuerten Entscheidungsfindung innerhalb der Organisation.

Vorteile von Data Marts

1. Auf spezifische Geschäftsanforderungen zugeschnitten Data Marts sind so konzipiert, dass sie die einzigartigen Analyse- und Berichtsanforderungen bestimmter Geschäftseinheiten oder Abteilungen innerhalb eines Unternehmens erfüllen. Indem sie sich auf die Bedürfnisse einer bestimmten Benutzergruppe konzentrieren, können Data Marts gezielte Erkenntnisse und umsetzbare Informationen liefern, die für die Rollen und Verantwortlichkeiten der Benutzer direkt relevant sind.

2. Verbesserte Leistung und Skalierbarkeit Da sie eine Teilmenge der Daten aus dem größeren Data Warehouse enthalten, sind Data Marts in der Regel kleiner und fokussierter, was zu einer verbesserten Abfrageleistung und schnelleren Antwortzeiten führen kann. Darüber hinaus können Unternehmen durch die Verteilung der Arbeitslast auf mehrere Data Marts eine größere Skalierbarkeit erreichen und den unterschiedlichen Anforderungen verschiedener Geschäftseinheiten oder Abteilungen gerecht werden.

3. Verbesserte Datenverwaltung und -sicherheit Data Marts ermöglichen es Unternehmen, strengere Kontrollen über den Datenzugriff und die Datennutzung einzuführen, was dazu beitragen kann, die Einhaltung gesetzlicher Anforderungen und interner Richtlinien sicherzustellen. Durch die Beschränkung des Zugriffs auf sensible Daten und die Implementierung robuster Sicherheitsmaßnahmen können Unternehmen das Risiko von Datenschutzverletzungen und unbefugtem Zugriff verringern und Benutzern gleichzeitig den Zugriff auf die Informationen ermöglichen, die sie für fundierte Entscheidungen benötigen.

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Hauptunterschiede zwischen Data Warehouse und Data Mart

1. Umfang:
   • Data Warehouse: Zentrales Repository für integrierte Daten aus verschiedenen Quellen im gesamten Unternehmen.
   • Data Mart: Teilmenge eines Data Warehouse, die sich auf die Erfüllung der spezifischen Anforderungen einer bestimmten Abteilung oder Benutzergruppe konzentriert.
2. Zweck:
   • Data Warehouse: Unterstützt unternehmensweite Entscheidungsprozesse und bietet eine einheitliche Ansicht der Unternehmensdaten für strategische Analysen und Berichte.
   • Data Mart: Erfüllt die Analyse- und Berichtsanforderungen einer bestimmten Geschäftseinheit oder eines Funktionsbereichs innerhalb der Organisation.
3. Datenauswahl und -speicherung:
   • Data Warehouse: Speichert große Mengen integrierter Daten aus mehreren Quellen unter Verwendung komplexer ETL-Prozesse und optimierter Speicherstrukturen.
   • Data Mart: Enthält eine Teilmenge von Daten aus dem Data Warehouse, die auf die Bedürfnisse einer bestimmten Abteilung oder Benutzergruppe zugeschnitten ist, mit vereinfachter Datenauswahl und -speicherung, die auf spezifische Geschäftsanforderungen ausgerichtet ist.
4. Zugriff und Abfrage:
   • Data Warehouse: Bietet umfassenden Zugriff auf umfassende Daten für verschiedene Stakeholder und unterstützt komplexe Abfragen und Analysen im gesamten Unternehmen.
   • Data Mart: Bietet gezielten Zugriff auf relevante Daten für bestimmte Benutzer innerhalb einer Abteilung oder Geschäftseinheit und ermöglicht so schnellere und gezieltere Abfragen und Analysen, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse abgestimmt sind.

Bibliographie

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3. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6108446/

Letzte Aktualisierung: 07. März 2024