数据仓库与数据集市：差异与比较

数据仓库是一个集中存储库，存储来自各种来源的结构化和非结构化数据，集成来自组织不同部门的数据以进行分析报告和数据分析。另一方面，数据集市是数据仓库的子集，专注于特定部门或业务功能，为特定用户组提供定制的数据访问，从而能够针对特定业务需求进行更快、更有针对性的分析。

关键精华

1. 数据仓库存储来自各种来源的大量结构化和非结构化数据； 数据集市包含特定业务功能的数据仓库信息子集。
2. 数据仓库提供了组织数据的综合视图； 数据集市为各个部门或团队提供有针对性的见解。
3. 数据仓库需要大量资源和时间来实施和维护； 数据集市更小、更简单且部署更快。

数据仓库与数据集市

数据仓库是从各种来源收集的数据的大型存储，用于报告和数据分析，提供历史视图。 数据集市是数据仓库的子集，面向特定业务线或团队，专注于特定主题领域。

但是，以上并不是唯一的区别。 对特定参数的两个术语进行比较可以揭示细微的方面：

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对比表

专栏	数据仓库	数据库
范围	企业范围	特定部门或学科导向
宗旨	支持整体商业智能和战略决策	分析与部门或职能相关的业务的具体方面
数据源	集成来自各种操作系统的数据	主要从数据仓库或其他数据源提取数据
数据存储	庞大且复杂，可能包括历史数据	更小更简单，专注于当前或相关数据
资料模型	通常使用星型模式或雪花模式来进行高效查询	通常使用星型模式来进行更简单的分析
数据集成	确保所有数据源的一致性和质量的复杂流程	相对简单，因为数据已经在数据仓库中进行了预处理（如果来自那里）
资料更新	批量更新，可以不那么频繁	更频繁的更新以反映部门数据快速变化的性质
安保行业	高度安全，可保护敏感的公司信息	安全措施很重要，但与数据仓库相比可能不太严格
复杂	设计、实施和维护更加复杂	设置和管理更简单、更快捷
价格	由于存储要求和处理能力更大而导致成本更高	由于尺寸更小、基础设施更简单，成本更低
用户	业务分析师、整个组织的高管	部门负责人、专注于部门分析的具体团队

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什么是数据仓库？

介绍

数据仓库是来自一个或多个不同来源的集成数据的中央存储库。它充当结构化和非结构化数据的存储设施，这些数据从组织内的各种操作系统收集，例如事务数据库、营销系统和客户关系管理 (CRM) 系统。数据仓库的主要目的是通过提供组织数据的统一视图并支持数据分析和报告来支持决策过程。

数据仓库的组成部分

1。 数据源 数据仓库从各种来源收集数据，包括内部系统、外部来源和第三方数据提供商。这些来源可能包括事务数据库、操作系统、遗留系统、电子表格，甚至基于云的应用程序。通常采用提取、转换和加载 (ETL) 流程来收集来自这些不同来源的数据并将其集成到数据仓库中。

2. 数据整合 数据集成是数据仓库的一个重要方面，涉及将不同来源的数据整合为数据仓库内的统一格式。此过程通常需要清理、转换和重组数据，以确保各种数据集的一致性、准确性和兼容性。通过集成多个来源的数据，组织可以全面、连贯地了解其业务运营。

3.数据存储 数据仓库利用针对分析处理而优化的专门存储结构。这些结构（例如星型模式或雪花模式）将数据组织成由事实表和维度表组成的维度模型。事实表包含核心数据指标或性能指标，而维度表提供用于分析和解释数据的描述性属性。这种维度建模可以实现对大量数据的高效查询和分析。

4. 数据访问与查询 数据仓库为用户提供有效访问和查询数据的工具和界面。商业智能 (BI) 工具、在线分析处理 (OLAP) 工具和即席查询工具允许用户交互式地探索和分析数据、生成报告和可视化见解。此外，数据仓库支持各种查询技术，包括 SQL 查询、多维查询和数据挖掘算法，以提取有价值的见解并支持决策过程。

数据仓库的好处

1.改进决策 数据仓库通过提供对准确、集成和全面的数据的及时访问来促进明智的决策。通过集中不同来源的数据，组织可以深入了解其业务绩效、客户行为、市场趋势和运营效率，从而实现更好的战略规划和决策。

2. 增强商业智能 数据仓库是商业智能 (BI) 计划的基础，使组织能够从数据中获得可行的见解。借助先进的分析功能，组织可以执行复杂的数据分析、识别模式和趋势、预测未来结果并优化业务流程。通过利用 BI 工具和技术，利益相关者可以更深入地了解其业务运营并推动竞争优势。

3.提高运营效率 通过简化数据集成、存储和访问流程，数据仓库提高了组织内的运营效率。集中数据管理可减少冗余、不一致和数据孤岛，使员工能够快速有效地访问相关信息。这种改进的数据可访问性可以促进协作、加速决策并提高整个组织的整体生产力。

 

什么是数据集市？

介绍

数据集市是数据仓库的子集，专注于满足组织内特定用户组、部门或业务职能的特定需求。它包含来自较大数据仓库的数据子集，旨在支持特定业务部门或功能领域的分析和报告要求。创建数据集市通常是为了满足各个部门的独特需求，例如营销、销售、财务或人力资源。

数据集市的组成部分

1. 数据选择和提取 数据集市是通过从企业数据仓库或其他数据源中选择和提取相关数据来创建的。此过程涉及识别与目标业务单位或部门内的用户最相关的特定数据元素和指标。一旦选择了数据，就会对其进行提取和转换，以满足数据集市的特定要求。

2. 数据建模与设计 数据集市通常使用类似于数据仓库中使用的维度建模技术。维度模型旨在优化查询性能并支持目标业务部门内用户的分析需求。这涉及将数据结构化为事实表和维度表，这为组织和分析数据提供了逻辑框架。

3. 数据存储与管理 数据集市可以使用各种存储技术来实现，包括关系数据库、多维数据库（OLAP）、甚至内存数据库。存储技术的选择取决于数据量、查询的复杂性以及用户的性能要求等因素。无论使用何种技术，数据集市都会经过优化，以便目标业务部门内的用户快速访问和分析数据。

4. 数据访问和报告 数据集市为用户提供用于访问和分析存储在其中的数据的工具和界面。这些工具可能包括查询和报告工具、临时分析工具和数据可视化工具。通过提供对数据的自助访问，数据集市使用户能够执行自己的分析并生成报告，而无需 IT 干预。这可以加快决策速度，并在组织内促进数据驱动决策的文化。

数据集市的好处

1. 针对特定业务需求量身定制 数据集市旨在满足组织内特定业务单位或部门的独特分析和报告要求。通过关注特定用户组的需求，数据集市可以提供与用户角色和职责直接相关的有针对性的见解和可操作的情报。

2. 改进的性能和可扩展性 由于数据集市包含来自较大数据仓库的数据子集，因此数据集市通常更小且更集中，这可以提高查询性能并缩短响应时间。此外，通过跨多个数据集市分配工作负载，组织可以实现更大的可扩展性并满足不同业务部门或部门的不同需求。

3. 增强数据治理和安全性 数据集市使组织能够对数据访问和使用实施更严格的控制，这有助于确保遵守法规要求和内部政策。通过限制对敏感数据的访问并实施强大的安全措施，组织可以降低数据泄露和未经授权的访问的风险，同时仍然使用户能够访问做出明智决策所需的信息。

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数据仓库和数据集市之间的主要区别

1. 范围：
   • 数据仓库：整个组织各个来源的集成数据的中央存储库。
   • 数据集市：数据仓库的子集，专注于满足特定部门或用户组的特定需求。
2. 目的：
   • 数据仓库：支持企业范围的决策流程，为战略分析和报告提供组织数据的统一视图。
   • 数据集市：满足组织内特定业务部门或职能领域的分析和报告要求。
3. 数据选择和存储：
   • 数据仓库：采用复杂的 ETL 流程和优化的存储结构，存储来自多个来源的大量集成数据。
   • 数据集市：包含数据仓库中的数据子集，根据特定部门或用户组的需求进行定制，并针对特定业务需求简化数据选择和存储。
4. 访问与查询：
   • 数据仓库：为各个利益相关者提供对综合数据的广泛访问，支持整个组织的复杂查询和分析。
   • 数据集市：为部门或业务单位内的特定用户提供对相关数据的有针对性的访问，促进更快、更集中的查询和分析，以满足他们的特定需求。

参考资料

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/

最后更新：07 年 2024 月 XNUMX 日