Skladište podataka protiv Data Marta: razlika i usporedba

Skladište podataka je centralizirano spremište koje pohranjuje strukturirane i nestrukturirane podatke iz različitih izvora, integrirajući podatke iz različitih odjela organizacije za analitičko izvješćivanje i analizu podataka. S druge strane, data mart je podskup skladišta podataka, fokusiran na određeni odjel ili poslovnu funkciju, pružajući pristup podacima po mjeri za određene skupine korisnika, omogućujući bržu i ciljaniju analizu za specifične poslovne potrebe.

Ključni za poneti

1. Skladišta podataka pohranjuju velike količine strukturiranih i nestrukturiranih podataka iz različitih izvora; data marts sadrže podskupove informacija o skladištu podataka za specifične poslovne funkcije.
2. Skladišta podataka pružaju sveobuhvatan pregled podataka organizacije; podatkovne trgovine nude fokusirane uvide za pojedinačne odjele ili timove.
3. Skladišta podataka zahtijevaju značajne resurse i vrijeme za implementaciju i održavanje; podatkovne trgovine su manje, manje složene i brže se postavljaju.

Skladište podataka vs Data Mart

Skladište podataka veliko je skladište podataka prikupljenih iz širokog raspona izvora koji se koriste za izvješćivanje i analizu podataka, pružajući povijesni prikaz. Data Mart je podskup skladišta podataka koji je orijentiran na određenu poslovnu liniju ili tim, s fokusom na određeno predmetno područje.

Međutim, gore navedeno nije jedina razlika. Usporedba između oba pojma na određenim parametrima može rasvijetliti suptilne aspekte:

---

 

Tabela za usporedbu

svojstvo	Skladište podataka	Data Mart
Djelokrug	Za cijelo poduzeće	Specifični za odjel ili predmet
Svrha	Podržava cjelokupnu poslovnu inteligenciju i strateško donošenje odluka	Analizirajte specifične aspekte poslovanja relevantne za odjel ili funkciju
Izvor podataka	Integrira podatke iz različitih operativnih sustava	Primarno izvlači podatke iz skladišta podataka ili drugih izvora podataka
Pohranu podataka	Velik i složen, može uključivati ​​povijesne podatke	Manji i jednostavniji, fokusiran je na trenutne ili relevantne podatke
Model podataka	Obično koristi shemu zvjezdice ili shemu pahulje za učinkovito postavljanje upita	Često koristi zvjezdanu shemu za jednostavniju analizu
Integracija podataka	Složen proces za osiguranje dosljednosti i kvalitete u svim izvorima podataka	Relativno jednostavnije jer su podaci već unaprijed obrađeni u skladištu podataka (ako potječu od tamo)
ažuriranja podataka	Skupna ažuriranja mogu biti rjeđa	Češća ažuriranja koja odražavaju brzo mijenjanje prirode podataka odjela
Sigurnost	Vrlo siguran za zaštitu osjetljivih korporativnih podataka	Sigurnosne mjere su važne, ali mogu biti manje stroge u usporedbi sa skladištem podataka
Složenost	Složeniji za dizajn, implementaciju i održavanje	Jednostavniji i brži za postavljanje i upravljanje
Koštati	Veći trošak zbog većih zahtjeva za pohranom i procesorskom snagom	Niži trošak zbog manje veličine i jednostavnije infrastrukture
korisnici	Poslovni analitičari, rukovoditelji u cijeloj organizaciji	Voditelji odjela, specifični timovi koji se fokusiraju na analizu odjela

---

 

Što je Data Warehouse?

Uvod

Skladište podataka središnje je spremište integriranih podataka iz jednog ili više različitih izvora. Služi kao pohrana strukturiranih i nestrukturiranih podataka, prikupljenih iz različitih operativnih sustava unutar organizacije, kao što su transakcijske baze podataka, marketinški sustavi i sustavi za upravljanje odnosima s kupcima (CRM). Primarna svrha skladišta podataka je podrška procesima donošenja odluka pružanjem objedinjenog pregleda podataka organizacije i omogućavanjem analize podataka i izvješćivanja.

Komponente skladišta podataka

1. Izvori podataka Skladišta podataka prikupljaju podatke iz različitih izvora, uključujući interne sustave, vanjske izvore i pružatelje podataka trećih strana. Ti izvori mogu uključivati ​​transakcijske baze podataka, operativne sustave, naslijeđene sustave, proračunske tablice, pa čak i aplikacije temeljene na oblaku. Procesi ekstrakcije, transformacije i učitavanja (ETL) obično se koriste za prikupljanje i integraciju podataka iz ovih različitih izvora u skladište podataka.

2. Integracija podataka Integracija podataka ključni je aspekt skladištenja podataka, koji uključuje konsolidaciju podataka iz različitih izvora u jedinstveni format unutar skladišta podataka. Ovaj proces često zahtijeva čišćenje, transformaciju i restrukturiranje podataka kako bi se osigurala dosljednost, točnost i kompatibilnost u različitim skupovima podataka. Integriranjem podataka iz više izvora, organizacije mogu postići sveobuhvatan i koherentan pogled na svoje poslovanje.

3. Pohrana podataka Skladišta podataka koriste specijalizirane strukture za pohranu optimizirane za analitičku obradu. Ove strukture, kao što su sheme zvijezda ili sheme pahulja, organiziraju podatke u dimenzionalne modele koji se sastoje od tablica činjenica i tablica dimenzija. Tablice činjenica sadrže osnovne metrike podataka ili pokazatelje izvedbe, dok tablice dimenzija pružaju opisne atribute za analizu i tumačenje podataka. Ovo dimenzionalno modeliranje omogućuje učinkovito postavljanje upita i analizu velikih količina podataka.

4. Pristup podacima i postavljanje upita Skladišta podataka korisnicima pružaju alate i sučelja za učinkovit pristup podacima i postavljanje upita. Alati za poslovnu inteligenciju (BI), alati za online analitičku obradu (OLAP) i ad-hoc alati za upite omogućuju korisnicima interaktivno istraživanje i analizu podataka, generiranje izvješća i vizualizaciju uvida. Dodatno, skladišta podataka podržavaju razne tehnike upita, uključujući SQL upite, višedimenzionalne upite i algoritme za rudarenje podataka, kako bi se izvukli vrijedni uvidi i podržali procesi donošenja odluka.

Prednosti skladištenja podataka

1. Poboljšano donošenje odluka Skladišta podataka olakšavaju informirano donošenje odluka pružajući pravovremeni pristup točnim, integriranim i sveobuhvatnim podacima. Centraliziranjem podataka iz različitih izvora, organizacije mogu dobiti uvid u svoj poslovni učinak, ponašanje kupaca, tržišne trendove i operativnu učinkovitost, omogućujući bolje strateško planiranje i donošenje odluka.

2. Poboljšana poslovna inteligencija Skladišta podataka služe kao temelj za inicijative poslovne inteligencije (BI), omogućujući organizacijama da iz svojih podataka izvuku korisne uvide. Uz napredne analitičke mogućnosti, organizacije mogu izvesti složenu analizu podataka, identificirati obrasce i trendove, predvidjeti buduće rezultate i optimizirati poslovne procese. Iskorištavanjem BI alata i tehnika, dionici mogu steći dublje razumijevanje svojih poslovnih operacija i postići konkurentsku prednost.

3. Povećana operativna učinkovitost Pojednostavljanjem procesa integracije podataka, pohranjivanja i pristupa, skladišta podataka povećavaju operativnu učinkovitost unutar organizacija. Centralizirano upravljanje podacima smanjuje redundantnost, nedosljednost i silose podataka, omogućujući zaposlenicima brz i učinkovit pristup relevantnim informacijama. Ova poboljšana dostupnost podataka promiče suradnju, ubrzava donošenje odluka i povećava ukupnu produktivnost u cijeloj organizaciji.

 

Što je Data Mart?

Uvod

Podatkovna trgovina podskup je skladišta podataka koja je usmjerena na ispunjavanje specifičnih potreba određene skupine korisnika, odjela ili poslovne funkcije unutar organizacije. Sadrži podskup podataka iz većeg skladišta podataka i dizajniran je za podršku analitičkim zahtjevima i zahtjevima izvješćivanja određene poslovne jedinice ili funkcionalnog područja. Trgovine podacima često se stvaraju kako bi se odgovorilo na jedinstvene potrebe pojedinih odjela, kao što su marketing, prodaja, financije ili ljudski resursi.

Komponente Data Marta

1. Odabir i ekstrakcija podataka Podatkovne tržnice stvaraju se odabirom i izdvajanjem relevantnih podataka iz skladišta podataka poduzeća ili drugih izvora podataka. Ovaj proces uključuje identificiranje specifičnih podatkovnih elemenata i metrika koji su najrelevantniji za korisnike unutar ciljane poslovne jedinice ili odjela. Nakon što su podaci odabrani, izdvajaju se i transformiraju kako bi zadovoljili specifične zahtjeve vitrine podataka.

2. Modeliranje i dizajn podataka Trgovine podacima obično koriste tehnike dimenzionalnog modeliranja slične onima koje se koriste u skladištima podataka. Dimenzionalni modeli dizajnirani su za optimizaciju izvedbe upita i podršku analitičkim potrebama korisnika unutar ciljane poslovne jedinice. To uključuje strukturiranje podataka u tablice činjenica i tablice dimenzija, koje pružaju logički okvir za organiziranje i analizu podataka.

3. Pohrana i upravljanje podacima Vitrine podataka mogu se implementirati pomoću različitih tehnologija pohrane, uključujući relacijske baze podataka, višedimenzionalne baze podataka (OLAP) ili čak baze podataka u memoriji. Odabir tehnologije pohrane ovisi o čimbenicima kao što su količina podataka, složenost upita i zahtjevi korisnika za izvedbom. Bez obzira na korištenu tehnologiju, podatkovne vitrine su optimizirane za brzi pristup i analizu podataka od strane korisnika unutar ciljane poslovne jedinice.

4. Pristup podacima i izvješćivanje Trgovine podacima korisnicima pružaju alate i sučelja za pristup i analizu podataka pohranjenih u njima. Ovi alati mogu uključivati ​​alate za upite i izvješća, alate za ad-hoc analizu i alate za vizualizaciju podataka. Omogućavanjem samouslužnog pristupa podacima, prodavaonice podataka omogućuju korisnicima da provode vlastite analize i generiraju izvješća bez potrebe za intervencijom IT-a. To omogućuje brže donošenje odluka i promiče kulturu donošenja odluka temeljenih na podacima unutar organizacije.

Prednosti Data Marts

1. Prilagođeno specifičnim poslovnim potrebama Podatkovne tržnice dizajnirane su kako bi zadovoljile jedinstvene analitičke zahtjeve i zahtjeve za izvješćivanjem određenih poslovnih jedinica ili odjela unutar organizacije. Usredotočujući se na potrebe određene skupine korisnika, prodavaonice podataka mogu pružiti ciljane uvide i djelotvorne informacije koje su izravno relevantne za uloge i odgovornosti korisnika.

2. Poboljšana izvedba i skalabilnost Budući da sadrže podskup podataka iz većeg skladišta podataka, vitrine podataka obično su manje i fokusiranije, što može dovesti do poboljšane izvedbe upita i bržeg vremena odgovora. Dodatno, raspodjelom radnog opterećenja na više prodajnih mjesta, organizacije mogu postići veću skalabilnost i prilagoditi se različitim potrebama različitih poslovnih jedinica ili odjela.

3. Poboljšano upravljanje podacima i sigurnost Trgovine podacima omogućuju organizacijama provedbu strožih kontrola nad pristupom i korištenjem podataka, što može pomoći u osiguravanju usklađenosti s regulatornim zahtjevima i internim politikama. Ograničavanjem pristupa osjetljivim podacima i implementacijom robusnih sigurnosnih mjera, organizacije mogu ublažiti rizik od povrede podataka i neovlaštenog pristupa, dok korisnicima još uvijek omogućuju pristup informacijama koje su im potrebne za donošenje informiranih odluka.

---

Glavne razlike između skladišta podataka i Data Marta

1. Opseg:
   • Skladište podataka: središnje spremište integriranih podataka iz različitih izvora u cijeloj organizaciji.
   • Data Mart: Podskup skladišta podataka, usmjeren na ispunjavanje specifičnih potreba određenog odjela ili skupine korisnika.
2. Svrha:
   • Skladište podataka: Podržava procese donošenja odluka na razini cijele tvrtke, pružajući objedinjeni prikaz organizacijskih podataka za stratešku analizu i izvješćivanje.
   • Data Mart: Služi analitičkim zahtjevima i zahtjevima izvješćivanja određene poslovne jedinice ili funkcionalnog područja unutar organizacije.
3. Odabir i pohrana podataka:
   • Skladište podataka: Pohranjuje velike količine integriranih podataka iz više izvora, koristeći složene ETL procese i optimizirane strukture pohrane.
   • Data Mart: Sadrži podskup podataka iz skladišta podataka, prilagođenih potrebama određenog odjela ili grupe korisnika, s pojednostavljenim odabirom podataka i pohranjivanjem usmjerenim na specifične poslovne zahtjeve.
4. Pristup i postavljanje upita:
   • Skladište podataka: Omogućuje širok pristup sveobuhvatnim podacima za različite dionike, podržavajući složene upite i analize u cijeloj organizaciji.
   • Data Mart: Nudi ciljani pristup relevantnim podacima za određene korisnike unutar odjela ili poslovne jedinice, olakšavajući brže i fokusiranije postavljanje upita i analizu usklađenu s njihovim specifičnim potrebama.

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/

Zadnje ažuriranje: 07. ožujka 2024