Datu noliktava ir centralizēta repozitorija, kurā tiek glabāti strukturēti un nestrukturēti dati no dažādiem avotiem, integrējot datus no dažādām organizācijas nodaļām analītiskai atskaitei un datu analīzei. No otras puses, datu tirgus ir datu noliktavas apakškopa, kas vērsta uz noteiktu nodaļu vai uzņēmuma funkciju, nodrošinot pielāgotu piekļuvi datiem noteiktām lietotāju grupām, ļaujot ātrāk un mērķtiecīgāk veikt analīzi konkrētām biznesa vajadzībām.
Atslēgas
- Datu noliktavas glabā lielu apjomu strukturētu un nestrukturētu datu no dažādiem avotiem; Data marts satur datu noliktavas informācijas apakškopas konkrētām biznesa funkcijām.
- Datu noliktavas sniedz visaptverošu priekšstatu par organizācijas datiem; Data marts piedāvā mērķtiecīgu ieskatu atsevišķām nodaļām vai komandām.
- Datu noliktavu ieviešanai un uzturēšanai ir nepieciešami ievērojami resursi un laiks; datu centri ir mazāki, mazāk sarežģīti un ātrāk izvietojami.
Datu noliktava vs Data Mart
Datu noliktava ir liela datu krātuve, kas savākta no dažādiem avotiem, ko izmanto pārskatu veidošanai un datu analīzei, nodrošinot vēsturisku skatījumu. Data Mart ir datu noliktavas apakškopa, kas ir orientēta uz noteiktu biznesa līniju vai komandu, koncentrējoties uz noteiktu priekšmetu jomu.
Tomēr iepriekš minētā nav vienīgā atšķirība. Abu terminu salīdzinājums par konkrētiem parametriem var izgaismot smalkus aspektus:
Salīdzināšanas tabula
| iezīme | Datu noliktava | Data Mart |
|---|---|---|
| Joma | Uzņēmuma mēroga | Nodaļai specifisks vai uz priekšmetu orientēts |
| Nolūks | Atbalstiet vispārējo biznesa inteliģenci un stratēģisku lēmumu pieņemšanu | Analizējiet konkrētus uzņēmuma aspektus, kas attiecas uz departamentu vai funkciju |
| Datu avots | Integrē datus no dažādām operētājsistēmām | Galvenokārt iegūst datus no datu noliktavas vai citiem datu avotiem |
| Data Storage | Liels un sarežģīts, var ietvert vēsturiskus datus | Mazāks un vienkāršāks, koncentrējas uz pašreizējiem vai atbilstošiem datiem |
| Datu modelis | Parasti efektīvai vaicājumu veikšanai izmanto zvaigznīšu shēmu vai sniegpārsliņu shēmu | Vienkāršākai analīzei bieži izmanto zvaigžņu shēmu |
| Datu integrācija | Sarežģīts process, lai nodrošinātu konsekvenci un kvalitāti visos datu avotos | Salīdzinoši vienkāršāk, jo dati jau tiek iepriekš apstrādāti datu noliktavā (ja tiek iegūti no turienes) |
| Datu Updates | Pakešu atjauninājumi var būt retāk | Biežāki atjauninājumi, lai atspoguļotu departamentu datu strauji mainīgo raksturu |
| Drošība | Ļoti droša, lai aizsargātu sensitīvu uzņēmuma informāciju | Drošības pasākumi ir svarīgi, taču tie var būt mazāk stingri salīdzinājumā ar datu noliktavu |
| sarežģītība | Sarežģītāk projektēt, ieviest un uzturēt | Vienkāršāk un ātrāk iestatīt un pārvaldīt |
| Izmaksas | Augstākas izmaksas, jo ir lielākas uzglabāšanas prasības un apstrādes jauda | Zemākas izmaksas mazāka izmēra un vienkāršākas infrastruktūras dēļ |
| Lietotāji | Biznesa analītiķi, vadītāji visā organizācijā | Nodaļu vadītāji, īpašas komandas, kas koncentrējas uz departamentu analīzi |
Kas ir datu noliktava?
Ievads
Datu noliktava ir viena vai vairāku atšķirīgu avotu integrētu datu centrālā krātuve. Tā kalpo kā strukturētu un nestrukturētu datu krātuve, kas savākti no dažādām organizācijas darbības sistēmām, piemēram, darījumu datu bāzēm, mārketinga sistēmām un klientu attiecību pārvaldības (CRM) sistēmām. Datu noliktavas galvenais mērķis ir atbalstīt lēmumu pieņemšanas procesus, nodrošinot vienotu skatījumu uz organizācijas datiem un ļaujot veikt datu analīzi un atskaites.
Datu noliktavas sastāvdaļas
1. Datu avoti Datu noliktavas apkopo datus no dažādiem avotiem, tostarp iekšējām sistēmām, ārējiem avotiem un trešo pušu datu nodrošinātājiem. Šie avoti var ietvert darījumu datu bāzes, operētājsistēmas, mantotās sistēmas, izklājlapas un pat mākoņa lietojumprogrammas. Izvilkšanas, pārveidošanas un ielādes (ETL) procesi parasti tiek izmantoti, lai apkopotu un integrētu datus no šiem dažādajiem avotiem datu noliktavā.
2. Datu integrācija Datu integrācija ir būtisks datu noliktavas aspekts, kas ietver datu no dažādiem avotiem konsolidāciju vienotā formātā datu noliktavā. Šim procesam bieži ir nepieciešama datu tīrīšana, pārveidošana un pārstrukturēšana, lai nodrošinātu dažādu datu kopu konsekvenci, precizitāti un savietojamību. Integrējot datus no vairākiem avotiem, organizācijas var iegūt visaptverošu un saskaņotu priekšstatu par savu uzņēmējdarbību.
3. Datu glabāšana Datu noliktavas izmanto specializētas uzglabāšanas struktūras, kas optimizētas analītiskajai apstrādei. Šīs struktūras, piemēram, zvaigžņu shēmas vai sniegpārslu shēmas, sakārto datus izmēru modeļos, kas sastāv no faktu tabulām un dimensiju tabulām. Faktu tabulās ir ietverta datu pamatmetrika vai veiktspējas rādītāji, savukārt dimensiju tabulās ir sniegti aprakstoši atribūti datu analīzei un interpretācijai. Šī dimensiju modelēšana ļauj efektīvi vaicāt un analizēt lielu datu apjomu.
4. Datu piekļuve un vaicājumi Datu noliktavas nodrošina lietotājiem rīkus un saskarnes, lai efektīvi piekļūtu datiem un veiktu vaicājumus. Biznesa informācijas (BI) rīki, tiešsaistes analītiskās apstrādes (OLAP) rīki un ad-hoc vaicājumu rīki ļauj lietotājiem interaktīvi izpētīt un analizēt datus, ģenerēt pārskatus un vizualizēt ieskatus. Turklāt datu noliktavas atbalsta dažādas vaicājumu metodes, tostarp SQL vaicājumus, daudzdimensiju vaicājumus un datu ieguves algoritmus, lai iegūtu vērtīgu ieskatu un atbalstītu lēmumu pieņemšanas procesus.
Datu noliktavas priekšrocības
1. Uzlabota lēmumu pieņemšana Datu noliktavas atvieglo pārdomātu lēmumu pieņemšanu, nodrošinot savlaicīgu piekļuvi precīziem, integrētiem un visaptverošiem datiem. Centralizējot datus no dažādiem avotiem, organizācijas var gūt ieskatu par savu biznesa sniegumu, klientu uzvedību, tirgus tendencēm un darbības efektivitāti, tādējādi nodrošinot labāku stratēģisko plānošanu un lēmumu pieņemšanu.
2. Uzlabota biznesa inteliģence Datu noliktavas kalpo par pamatu biznesa informācijas (BI) iniciatīvām, ļaujot organizācijām no saviem datiem gūt praktisku ieskatu. Izmantojot uzlabotas analītikas iespējas, organizācijas var veikt sarežģītu datu analīzi, identificēt modeļus un tendences, prognozēt nākotnes rezultātus un optimizēt biznesa procesus. Izmantojot BI rīkus un metodes, ieinteresētās personas var iegūt dziļāku izpratni par savu uzņēmējdarbību un veicināt konkurences priekšrocības.
3. Paaugstināta darbības efektivitāte Racionalizējot datu integrācijas, uzglabāšanas un piekļuves procesus, datu noliktavas uzlabo darbības efektivitāti organizācijās. Centralizējot datu pārvaldību, tiek samazināta dublēšana, nekonsekvence un datu rezervuāri, ļaujot darbiniekiem ātri un efektīvi piekļūt attiecīgajai informācijai. Šī uzlabotā datu pieejamība veicina sadarbību, paātrina lēmumu pieņemšanu un uzlabo kopējo produktivitāti visā organizācijā.
Kas ir Data Mart?
Ievads
Datu tirgus ir datu noliktavas apakškopa, kas ir vērsta uz konkrētas lietotāju grupas, nodaļas vai biznesa funkcijas specifisko vajadzību apmierināšanu organizācijā. Tajā ir ietverta datu apakškopa no lielākas datu noliktavas, un tā ir izstrādāta, lai atbalstītu konkrētas biznesa vienības vai funkcionālās jomas analītiskās un pārskatu sniegšanas prasības. Datu centri bieži tiek izveidoti, lai apmierinātu atsevišķu nodaļu unikālās vajadzības, piemēram, mārketinga, pārdošanas, finanšu vai cilvēkresursu.
Datu marta sastāvdaļas
1. Datu atlase un ieguve Datu tirgi tiek izveidoti, atlasot un iegūstot atbilstošos datus no uzņēmuma datu noliktavas vai citiem datu avotiem. Šis process ietver konkrētu datu elementu un metrikas noteikšanu, kas ir visatbilstošākie lietotājiem mērķa biznesa vienībā vai nodaļā. Kad dati ir atlasīti, tie tiek iegūti un pārveidoti, lai tie atbilstu īpašajām datu tirgus prasībām.
2. Datu modelēšana un projektēšana Datu tirgus parasti izmanto izmēru modelēšanas metodes, kas ir līdzīgas tām, ko izmanto datu noliktavās. Dimensiju modeļi ir izstrādāti, lai optimizētu vaicājumu veiktspēju un atbalstītu lietotāju analītiskās vajadzības mērķa biznesa vienībā. Tas ietver datu strukturēšanu faktu tabulās un dimensiju tabulās, kas nodrošina loģisku ietvaru datu organizēšanai un analīzei.
3. Datu glabāšana un pārvaldība Datu marts var tikt ieviests, izmantojot dažādas uzglabāšanas tehnoloģijas, tostarp relāciju datu bāzes, daudzdimensiju datu bāzes (OLAP) vai pat atmiņas datu bāzes. Uzglabāšanas tehnoloģijas izvēle ir atkarīga no tādiem faktoriem kā datu apjoms, vaicājumu sarežģītība un lietotāju veiktspējas prasības. Neatkarīgi no izmantotās tehnoloģijas datu centri ir optimizēti, lai lietotāji mērķa biznesa vienībā varētu ātri piekļūt datiem un tos analizēt.
4. Datu piekļuve un ziņošana Datu centri nodrošina lietotājiem rīkus un saskarnes, lai piekļūtu tajos saglabātajiem datiem un tos analizētu. Šie rīki var ietvert vaicājumu un pārskatu rīkus, ad-hoc analīzes rīkus un datu vizualizācijas rīkus. Nodrošinot pašapkalpošanās piekļuvi datiem, datu centri sniedz lietotājiem iespēju pašiem veikt analīzi un ģenerēt atskaites bez IT iejaukšanās. Tas nodrošina ātrāku lēmumu pieņemšanu un veicina uz datiem balstītu lēmumu pieņemšanas kultūru organizācijā.
Data Marts priekšrocības
1. Pielāgots īpašām biznesa vajadzībām Datu centri ir izstrādāti, lai atbilstu unikālām analītiskajām un ziņošanas prasībām, kas attiecas uz konkrētām organizācijas biznesa struktūrvienībām vai departamentiem. Koncentrējoties uz konkrētas lietotāju grupas vajadzībām, datu centri var sniegt mērķtiecīgu ieskatu un praktiski izmantojamu informāciju, kas ir tieši saistīta ar lietotāju lomām un pienākumiem.
2. Uzlabota veiktspēja un mērogojamība Tā kā tajos ir datu apakškopa no lielākas datu noliktavas, datu centri parasti ir mazāki un koncentrētāki, kas var uzlabot vaicājumu veiktspēju un ātrāku atbildes laiku. Turklāt, sadalot darba slodzi vairākos datu centros, organizācijas var sasniegt lielāku mērogojamību un pielāgoties dažādu biznesa vienību vai nodaļu dažādajām vajadzībām.
3. Uzlabota datu pārvaldība un drošība Datu tirgus ļauj organizācijām ieviest stingrāku kontroli pār datu piekļuvi un izmantošanu, kas var palīdzēt nodrošināt atbilstību normatīvajām prasībām un iekšējām politikām. Ierobežojot piekļuvi sensitīviem datiem un ieviešot stingrus drošības pasākumus, organizācijas var mazināt datu pārkāpumu un nesankcionētas piekļuves risku, vienlaikus ļaujot lietotājiem piekļūt informācijai, kas nepieciešama apzinātu lēmumu pieņemšanai.
Galvenās atšķirības starp Data Warehouse un Data Mart
- Darbības joma:
- Datu noliktava: centrālā repozitorijs integrētiem datiem no dažādiem avotiem visā organizācijā.
- Data Mart: datu noliktavas apakškopa, kas vērsta uz konkrētas nodaļas vai lietotāju grupas īpašo vajadzību apmierināšanu.
- Mērķis:
- Datu noliktava: atbalsta lēmumu pieņemšanas procesus visā uzņēmumā, nodrošinot vienotu skatījumu uz organizācijas datiem stratēģiskai analīzei un ziņošanai.
- Data Mart: nodrošina analītiskās un ziņošanas prasības konkrētai biznesa vienībai vai funkcionālajai jomai organizācijā.
- Datu atlase un glabāšana:
- Datu noliktava: glabā lielu daudzumu integrētu datu no vairākiem avotiem, izmantojot sarežģītus ETL procesus un optimizētas krātuves struktūras.
- Data Mart: satur datu apakškopu no datu noliktavas, kas pielāgota konkrētas nodaļas vai lietotāju grupas vajadzībām, ar vienkāršotu datu atlasi un glabāšanu, kas vērsta uz konkrētām biznesa prasībām.
- Piekļuve un vaicājumi:
- Datu noliktava: nodrošina plašu piekļuvi visaptverošiem datiem dažādām ieinteresētajām personām, atbalstot sarežģītus vaicājumus un analīzi visā organizācijā.
- Data Mart: piedāvā mērķtiecīgu piekļuvi atbilstošiem datiem konkrētiem lietotājiem departamentā vai biznesa vienībā, atvieglojot ātrāku un mērķtiecīgāku vaicājumu un analīžu veikšanu atbilstoši viņu īpašajām vajadzībām.
- 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
- https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/313310.313345
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6108446/
Pēdējo reizi atjaunināts: 07. gada 2024. martā
Esmu pielicis tik daudz pūļu, rakstot šo emuāra ierakstu, lai sniegtu jums vērtību. Tas man ļoti noderēs, ja apsverat iespēju to kopīgot sociālajos medijos vai ar draugiem/ģimeni. DALĪŠANĀS IR ♥️
Sandeep Bhandari ir ieguvis inženierzinātņu bakalaura grādu datorzinātnēs Tapara universitātē (2006). Viņam ir 20 gadu pieredze tehnoloģiju jomā. Viņam ir liela interese par dažādām tehniskajām jomām, tostarp datu bāzu sistēmām, datortīkliem un programmēšanu. Vairāk par viņu varat lasīt viņa vietnē bio lapa.
Raksts ir lieliska atsauce profesionāļiem, kuri vēlas izprast datu analīzes rīku nianses.
Piekrītu, tas ir izcils gabals, kas dziļi iedziļinās datu noliktavas un datu tirgus sarežģītībā.
Rūpīga un visaptveroša analīze par atšķirībām starp datu noliktavu un datu tirgu. Labi padarīts!
Pilnīgi noteikti, detalizētā salīdzināšanas tabula sniedz skaidru ieskatu par atšķirībām starp abiem.
Šis raksts ir lielisks resurss ikvienam, kas vēlas labāk izprast šos jēdzienus. Slava autoram!
Detalizēts un labi formulēts datu noliktavas un datu tirgus salīdzinājums, kas piedāvā vērtīgu ieskatu profesionāļiem un organizācijām.
Protams, raksts sniedz visaptverošu izpratni par datu pārvaldības sistēmām.
Īpaši novērtēju autora spēju vienkāršot sarežģītus jēdzienus, vienlaikus saglabājot ieskatu.
Šajā rakstā sniegtā detalizētā analīze un visaptverošais jēdzienu sadalījums ir slavējams.
Šajā rakstā ir sniegts ieskats salīdzinājums, kas var palīdzēt organizācijām pieņemt pārdomātus lēmumus par datu pārvaldību.
Patiešām, šis raksts piedāvā vērtīgas perspektīvas un apsvērumus, ko uzņēmumi var novērtēt.
Protams, diskusija par katras sistēmas plusiem un mīnusiem ir īpaši izglītojoša.
Ļoti izgaismojošs gabals, kas sniedz dziļu izpratni par datu pārvaldības sistēmām. Iespaidīgs darbs!
Protams, šeit sniegtā ieskata dziļums ir patiesi slavējams.
Šis raksts noteikti ir paplašinājis manu izpratni par datu noliktavu un datu tirgiem. Lieliska lasāmviela!
Raksts sniedz dziļu ieskatu datu pārvaldības sistēmu pasaulē, sniedzot visaptverošu izpratni. Lielisks autora darbs.
Protams, katras sistēmas priekšrocību un ierobežojumu izpēte ir īpaši pārdomāta.
Vērtīgs raksts, kas sniedz dziļu ieskatu datu noliktavas un datu tirgus sarežģītībā un smalkumos.
Pilnīgi noteikti, šo sistēmu niansēm autors pievēršas ar slavējamu skaidrību un dziļumu.
Labi izpētīts raksts, kas efektīvi izceļ atšķirības starp datu noliktavu un datu tirgu.
Raksts ir nenovērtējams resurss, lai izprastu sarežģītās atšķirības starp datu noliktavu un datu tirgu, sniedzot visaptverošu ieskatu.
Es novērtēju līdzsvaru starp tehnisko dziļumu un skaidrību. Vispār labi formulēta analīze.
Absolūti detalizēts abu sistēmu sadalījums padara informāciju viegli pieejamu lasītājiem.