Qu'est-ce que l'entrepôt de données?
Un entrepôt de données collecte et gère des données provenant de sources variées pour fournir des informations commerciales significatives.
Il s'agit d'une collection de données distincte des systèmes opérationnels et qui soutient la prise de décision de l'entreprise. Dans l'entrepôt de données, les données sont stockées dans une perspective historique.
Les données de l'entrepôt sont extraites de plusieurs unités fonctionnelles. Il est vérifié, nettoyé puis intégré au système d'entrepôt de données. L'entrepôt de données utilisait un système informatique très rapide ayant une grande capacité de stockage. Cet outil peut répondre à toutes les requêtes complexes relatives aux données.
Qu'est-ce que Data Mart?
Un magasin de données est une forme simple d'entrepôt de données. Il est centré sur un seul sujet. Data Mart ne tire des données que de quelques sources. Ces sources peuvent être un entrepôt de données central, des systèmes opérationnels internes ou des sources de données externes.
Un Data Mart est un système d'indexation et d'extraction. C'est un sous-ensemble important d'un entrepôt de données. Il est axé sur le sujet et est conçu pour répondre aux besoins d'un groupe spécifique d'utilisateurs. Les data marts sont rapides et faciles à utiliser, car ils utilisent de petites quantités de données.
DIFFÉRENCE CLÉ
- Data Warehouse est un vaste référentiel de données collectées à partir de différentes sources, tandis que Data Mart n'est qu'un sous-type d'un entrepôt de données.
- Data Warehouse se concentre sur tous les services d'une organisation, tandis que Data Mart se concentre sur un groupe spécifique.
- Le processus de conception de l'entrepôt de données est compliqué alors que le processus du magasin de données est facile à concevoir.
- Data Warehouse prend beaucoup de temps pour le traitement des données, tandis que Data Mart prend peu de temps pour le traitement des données.
- La plage de taille de l'entrepôt de données est de 100 Go à 1 To +, tandis que la taille du magasin de données est inférieure à 100 Go.
- Le processus de mise en œuvre de Data Warehouse prend 1 mois à 1 an, tandis que Data Mart prend quelques mois pour terminer le processus de mise en œuvre.
Différences entre Data Warehouse et Data Mart
| Paramètre | Entrepôt de données | Data Mart |
|---|---|---|
| Définition | Un entrepôt de données est un vaste référentiel de données collectées auprès de différentes organisations ou départements au sein d'une entreprise. | Un magasin de données est le seul sous-type d'un entrepôt de données. Il est conçu pour répondre aux besoins d'un certain groupe d'utilisateurs. |
| Usage | Cela aide à prendre une décision stratégique. | Cela aide à prendre des décisions tactiques pour l'entreprise. |
| Objectif | L'objectif principal de Data Warehouse est de fournir un environnement intégré et une image cohérente de l'entreprise à un moment donné. | Un data mart principalement utilisé dans une division commerciale au niveau du département. |
| Conception | Le processus de conception de Data Warehouse est assez difficile. | Le processus de conception de Data Mart est simple. |
| Peut ou non être utilisé dans un modèle dimensionnel. Cependant, il peut alimenter des modèles dimensionnels. | Il est construit sur un modèle dimensionnel utilisant un schéma de départ. | |
| Le traitement des données | L'entreposage de données comprend une grande partie de la société, c'est pourquoi il faut beaucoup de temps pour le traiter. | Les data marts sont faciles à utiliser, à concevoir et à mettre en œuvre car ils ne peuvent traiter que de petites quantités de données. |
| Concentrer | L'entreposage de données est largement concentré sur tous les départements. Il est possible qu'il puisse même représenter l'ensemble de l'entreprise. | Data Mart est axé sur le sujet et est utilisé au niveau du département. |
| Type de données | Les données stockées dans l'entrepôt de données sont toujours détaillées par rapport au magasin de données. | Les Data Marts sont conçus pour des groupes d'utilisateurs particuliers. Par conséquent, les données sont courtes et limitées. |
| Domaine | L'objectif principal de Data Warehouse est de fournir un environnement intégré et une image cohérente de l'entreprise à un moment donné. | La plupart du temps, ne détenez qu'un seul domaine - par exemple, le chiffre des ventes. |
| Stockage des données | Conçu pour stocker des données de décision à l'échelle de l'entreprise, pas seulement des données marketing. | Modélisation dimensionnelle et conception de schéma en étoile utilisées pour optimiser les performances de la couche d'accès. |
| Type de données | La variance temporelle et la conception non volatile sont strictement appliquées. | Comprend principalement des structures de données de consolidation pour répondre aux besoins de requête et de reporting du domaine. |
| Valeur des données | Lecture seule du point de vue des utilisateurs finaux. | Données de transaction indépendamment du grain alimenté directement à partir de l'entrepôt de données. |
| Portée | L'entreposage de données est plus utile car il peut apporter des informations de n'importe quel service. | Le magasin de données contient des données, d'un service spécifique d'une entreprise. Il existe peut-être des data marts séparés pour les ventes, les finances, le marketing, etc. Utilisation limitée |
| La source | Dans l'entrepôt de données, les données proviennent de nombreuses sources. | Dans Data Mart, les données proviennent de très peu de sources. |
| Taille | La taille de l'entrepôt de données peut aller de 100 Go à 1 To +. | La taille du magasin de données est inférieure à 100 Go. |
| Temps de mise en œuvre | Le processus de mise en œuvre de Data Warehouse peut être prolongé de plusieurs mois à plusieurs années. | Le processus de mise en œuvre de Data Mart est limité à quelques mois. |