Data Warehouse versus Data Mart: verschil en vergelijking

Een datawarehouse is een gecentraliseerde opslagplaats waarin gestructureerde en ongestructureerde gegevens uit verschillende bronnen worden opgeslagen, waarbij gegevens van verschillende afdelingen van een organisatie worden geïntegreerd voor analytische rapportage en data-analyse. Aan de andere kant is een datamart een subset van een datawarehouse, gericht op een specifieke afdeling of bedrijfsfunctie, die op maat gemaakte toegang tot gegevens biedt voor specifieke gebruikersgroepen, waardoor snellere en meer gerichte analyses voor specifieke zakelijke behoeften mogelijk zijn.

Key Takeaways

1. Datawarehouses slaan grote hoeveelheden gestructureerde en ongestructureerde gegevens op uit verschillende bronnen; datamarts bevatten subsets van datawarehouse-informatie voor specifieke bedrijfsfuncties.
2. Datawarehouses bieden een uitgebreid overzicht van de gegevens van een organisatie; datamarts bieden gerichte inzichten voor individuele afdelingen of teams.
3. Datawarehouses vereisen aanzienlijke middelen en tijd om te implementeren en te onderhouden; datamarts zijn kleiner, minder complex en sneller te implementeren.

Datawarehouse versus datamart

Een datawarehouse is een grote opslagplaats voor gegevens die zijn verzameld uit een breed scala aan bronnen en worden gebruikt voor rapportage en gegevensanalyse, waardoor een historisch overzicht wordt geboden. Een Data Mart is een subset van een datawarehouse dat is gericht op een specifieke bedrijfslijn of team, met de nadruk op een specifiek vakgebied.

Bovenstaande is echter niet het enige verschil. Een vergelijking tussen beide termen op specifieke parameters kan licht werpen op subtiele aspecten:

---

 

Vergelijkingstabel

Kenmerk	Datawarehouse	Datamart
strekking	Bedrijfsbreed	Afdelingsspecifiek of vakgericht
Doel	Ondersteuning van algemene bedrijfsinformatie en strategische besluitvorming	Analyseer specifieke aspecten van het bedrijf die relevant zijn voor een afdeling of functie
Databron	Integreert gegevens uit verschillende operationele systemen	Haalt voornamelijk gegevens uit het datawarehouse of andere gegevensbronnen
Data opslag	Groot en complex, kan historische gegevens bevatten	Kleiner en eenvoudiger, gericht op actuele of relevante gegevens
Gegevensmodel	Gebruikt doorgaans een sterschema of sneeuwvlokschema voor efficiënte query's	Gebruikt vaak een sterschema voor eenvoudigere analyse
Gegevens integratie	Complex proces om consistentie en kwaliteit in alle gegevensbronnen te garanderen	Relatief eenvoudiger omdat gegevens al zijn voorbewerkt in het datawarehouse (indien afkomstig van daaruit)
gegevens updates	Batchupdates kunnen minder frequent zijn	Frequentere updates om de snel veranderende aard van afdelingsgegevens weer te geven
Security	Zeer veilig om gevoelige bedrijfsinformatie te beschermen	Beveiligingsmaatregelen zijn belangrijk, maar kunnen minder streng zijn in vergelijking met het datawarehouse
Ingewikkeldheid	Complexer om te ontwerpen, implementeren en onderhouden	Eenvoudiger en sneller in te stellen en te beheren
Kosten	Hogere kosten vanwege grotere opslagvereisten en verwerkingskracht	Lagere kosten door kleinere omvang en eenvoudigere infrastructuur
Gebruikers	Bedrijfsanalisten, leidinggevenden in de hele organisatie	Afdelingshoofden, specifieke teams die zich richten op afdelingsanalyse

---

 

Wat is datawarehouse?

Introductie

Een datawarehouse is een centrale opslagplaats van geïntegreerde gegevens uit een of meer ongelijksoortige bronnen. Het dient als opslagfaciliteit voor gestructureerde en ongestructureerde gegevens, verzameld uit verschillende operationele systemen binnen een organisatie, zoals transactionele databases, marketingsystemen en CRM-systemen (Customer Relationship Management). Het primaire doel van een datawarehouse is het ondersteunen van besluitvormingsprocessen door een uniform beeld te bieden van de gegevens van een organisatie en gegevensanalyse en -rapportage mogelijk te maken.

Onderdelen van een datawarehouse

1. Data bronnen Datawarehouses verzamelen gegevens uit verschillende bronnen, waaronder interne systemen, externe bronnen en externe gegevensproviders. Deze bronnen kunnen onder meer transactionele databases, operationele systemen, oudere systemen, spreadsheets en zelfs cloudgebaseerde applicaties zijn. Processen voor het extraheren, transformeren en laden (ETL) worden doorgaans gebruikt om gegevens uit deze diverse bronnen te verzamelen en te integreren in het datawarehouse.

2. Gegevensintegratie Data-integratie is een cruciaal aspect van datawarehousing, waarbij gegevens uit verschillende bronnen worden samengevoegd tot een uniform formaat binnen het datawarehouse. Dit proces vereist vaak het opschonen, transformeren en herstructureren van de gegevens om consistentie, nauwkeurigheid en compatibiliteit tussen verschillende datasets te garanderen. Door gegevens uit meerdere bronnen te integreren, kunnen organisaties een alomvattend en samenhangend beeld van hun bedrijfsvoering krijgen.

3. Gegevensopslag Datawarehouses maken gebruik van gespecialiseerde opslagstructuren die zijn geoptimaliseerd voor analytische verwerking. Deze structuren, zoals sterschema's of sneeuwvlokschema's, organiseren gegevens in dimensionale modellen die bestaan ​​uit feitentabellen en dimensietabellen. Feitentabellen bevatten de belangrijkste gegevensstatistieken of prestatie-indicatoren, terwijl dimensietabellen beschrijvende attributen bieden voor het analyseren en interpreteren van de gegevens. Deze dimensionale modellering maakt een efficiënte bevraging en analyse van grote hoeveelheden gegevens mogelijk.

4. Gegevenstoegang en -query's Datawarehouses bieden gebruikers tools en interfaces voor het effectief benaderen en opvragen van gegevens. Met Business Intelligence-tools (BI), online analytische verwerkingstools (OLAP) en ad-hocquerytools kunnen gebruikers interactief gegevens verkennen en analyseren, rapporten genereren en inzichten visualiseren. Bovendien ondersteunen datawarehouses een verscheidenheid aan querytechnieken, waaronder SQL-query's, multidimensionale query's en datamining-algoritmen, om waardevolle inzichten te verkrijgen en besluitvormingsprocessen te ondersteunen.

Voordelen van datawarehousing

1. Verbeterde besluitvorming Datawarehouses faciliteren geïnformeerde besluitvorming door tijdige toegang te bieden tot nauwkeurige, geïntegreerde en uitgebreide gegevens. Door gegevens uit verschillende bronnen te centraliseren kunnen organisaties inzicht krijgen in hun bedrijfsprestaties, klantgedrag, markttrends en operationele efficiëntie, waardoor betere strategische planning en besluitvorming mogelijk worden.

2. Verbeterde bedrijfsinformatie Datawarehouses dienen als basis voor business intelligence (BI)-initiatieven, waardoor organisaties bruikbare inzichten uit hun data kunnen halen. Met geavanceerde analysemogelijkheden kunnen organisaties complexe data-analyses uitvoeren, patronen en trends identificeren, toekomstige resultaten voorspellen en bedrijfsprocessen optimaliseren. Door gebruik te maken van BI-tools en -technieken kunnen belanghebbenden een dieper inzicht krijgen in hun bedrijfsactiviteiten en concurrentievoordeel behalen.

3. Verhoogde operationele efficiëntie Door data-integratie, opslag en toegangsprocessen te stroomlijnen, verbeteren datawarehouses de operationele efficiëntie binnen organisaties. Het centraliseren van databeheer vermindert redundantie, inconsistentie en datasilo's, waardoor werknemers snel en efficiënt toegang hebben tot relevante informatie. Deze verbeterde toegankelijkheid van gegevens bevordert de samenwerking, versnelt de besluitvorming en verbetert de algehele productiviteit in de hele organisatie.

 

Wat is datamart?

Introductie

Een datamart is een subset van een datawarehouse dat is gericht op het voldoen aan de specifieke behoeften van een bepaalde gebruikersgroep, afdeling of bedrijfsfunctie binnen een organisatie. Het bevat een subset gegevens uit het grotere datawarehouse en is ontworpen om de analytische en rapportagevereisten van een bepaalde bedrijfseenheid of functioneel gebied te ondersteunen. Datamarts worden vaak gemaakt om tegemoet te komen aan de unieke behoeften van individuele afdelingen, zoals marketing, verkoop, financiën of personeelszaken.

Onderdelen van een datamart

1. Gegevensselectie en -extractie Datamarts worden gecreëerd door relevante gegevens uit het bedrijfsdatawarehouse of andere gegevensbronnen te selecteren en te extraheren. Dit proces omvat het identificeren van de specifieke gegevenselementen en statistieken die het meest relevant zijn voor de gebruikers binnen de beoogde bedrijfseenheid of afdeling. Zodra de gegevens zijn geselecteerd, worden deze geëxtraheerd en getransformeerd om te voldoen aan de specifieke vereisten van de datamart.

2. Gegevensmodellering en -ontwerp Datamarts maken doorgaans gebruik van dimensionale modelleringstechnieken die vergelijkbaar zijn met die welke in datawarehouses worden gebruikt. Dimensionale modellen zijn ontworpen om de queryprestaties te optimaliseren en de analytische behoeften van de gebruikers binnen de beoogde bedrijfseenheid te ondersteunen. Dit omvat het structureren van de gegevens in feitentabellen en dimensietabellen, die een logisch raamwerk bieden voor het organiseren en analyseren van de gegevens.

3. Gegevensopslag en -beheer Datamarts kunnen worden geïmplementeerd met behulp van een verscheidenheid aan opslagtechnologieën, waaronder relationele databases, multidimensionale databases (OLAP) of zelfs in-memory databases. De keuze voor opslagtechnologie hangt af van factoren zoals de hoeveelheid gegevens, de complexiteit van de zoekopdrachten en de prestatie-eisen van de gebruikers. Ongeacht de gebruikte technologie zijn datamarts geoptimaliseerd voor snelle toegang en analyse van de gegevens door de gebruikers binnen de beoogde bedrijfseenheid.

4. Gegevenstoegang en rapportage Datamarts bieden gebruikers tools en interfaces voor toegang tot en analyse van de gegevens die daarin zijn opgeslagen. Deze tools kunnen bestaan ​​uit query- en rapportagetools, ad-hocanalysetools en tools voor gegevensvisualisatie. Door zelfbedieningstoegang tot de gegevens te bieden, stellen datamarts gebruikers in staat hun eigen analyses uit te voeren en rapporten te genereren zonder tussenkomst van IT. Dit maakt snellere besluitvorming mogelijk en bevordert een cultuur van datagestuurde besluitvorming binnen de organisatie.

Voordelen van datamarts

1. Afgestemd op specifieke zakelijke behoeften Datamarts zijn ontworpen om te voldoen aan de unieke analytische en rapportagevereisten van specifieke bedrijfseenheden of afdelingen binnen een organisatie. Door zich te concentreren op de behoeften van een bepaalde gebruikersgroep kunnen datamarts gerichte inzichten en bruikbare informatie leveren die direct relevant zijn voor de rollen en verantwoordelijkheden van de gebruikers.

2. Verbeterde prestaties en schaalbaarheid Omdat ze een subset gegevens uit het grotere datawarehouse bevatten, zijn datamarts doorgaans kleiner en doelgerichter, wat kan leiden tot betere queryprestaties en snellere responstijden. Door de werklast over meerdere datamarts te verdelen, kunnen organisaties bovendien een grotere schaalbaarheid bereiken en tegemoetkomen aan de uiteenlopende behoeften van verschillende bedrijfseenheden of afdelingen.

3. Verbeterd gegevensbeheer en beveiliging Datamarts stellen organisaties in staat strengere controles op de toegang tot en het gebruik van gegevens te implementeren, wat kan helpen de naleving van wettelijke vereisten en intern beleid te garanderen. Door de toegang tot gevoelige gegevens te beperken en robuuste beveiligingsmaatregelen te implementeren, kunnen organisaties het risico op datalekken en ongeoorloofde toegang beperken, terwijl gebruikers toch toegang hebben tot de informatie die ze nodig hebben om weloverwogen beslissingen te nemen.

---

Belangrijkste verschillen tussen datawarehouse en datamart

1. Domein:
   • Data Warehouse: Centrale opslagplaats voor geïntegreerde data uit verschillende bronnen binnen de gehele organisatie.
   • Data Mart: Subset van een datawarehouse, gericht op het voldoen aan de specifieke behoeften van een bepaalde afdeling of gebruikersgroep.
2. Doel:
   • Data Warehouse: Ondersteunt ondernemingsbrede besluitvormingsprocessen en biedt een uniform beeld van organisatiegegevens voor strategische analyse en rapportage.
   • Data Mart: vervult de analytische en rapportagevereisten van een specifieke bedrijfseenheid of functioneel gebied binnen de organisatie.
3. Gegevensselectie en opslag:
   • Data Warehouse: slaat grote hoeveelheden geïntegreerde gegevens uit meerdere bronnen op, waarbij gebruik wordt gemaakt van complexe ETL-processen en geoptimaliseerde opslagstructuren.
   • Data Mart: Bevat een subset van gegevens uit het datawarehouse, afgestemd op de behoeften van een bepaalde afdeling of gebruikersgroep, met vereenvoudigde gegevensselectie en opslag gericht op specifieke zakelijke vereisten.
4. Toegang en bevragen:
   • Data Warehouse: Biedt brede toegang tot uitgebreide gegevens voor verschillende belanghebbenden en ondersteunt complexe query's en analyses in de hele organisatie.
   • Data Mart: Biedt gerichte toegang tot relevante gegevens voor specifieke gebruikers binnen een afdeling of bedrijfseenheid, waardoor snellere en meer gerichte bevraging en analyse mogelijk wordt gemaakt, afgestemd op hun specifieke behoeften.

Referenties

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/

Laatst bijgewerkt: 07 maart 2024