Data Warehousing vs Data Marts
Datalager och datamart är verktyg som används vid datalagring. Med tiden blir små företag stora, och det är då de inser att de har samlat på sig enorma mängder data på olika avdelningar i organisationen. Varje avdelning har sin egen databas som fungerar bra för den avdelningen. Men när organisationer avser att sortera data från olika avdelningar för försäljning, marknadsföring eller planering för framtiden, kallas processen Data Mining. Data Warehousing och Data Marts är två verktyg som hjälper företag i detta avseende. Precis vad skillnaden mellan datalager och datamarts är och hur de jämförs med varandra är vad den här artikeln avser att förklara.
Datalager
Detta är platsen där all data från ett företag lagras. Det är faktiskt ett mycket snabbt datorsystem med stor lagringskapacitet. Den innehåller data från alla avdelningar på företaget där den ständigt uppdateras för att radera överflödig data. Det här verktyget kan svara på alla komplexa frågor som rör data.
Data Mart
Det är ett indexerings- och extraktionssystem. Istället för att lägga in data från alla avdelningar i ett företag i ett lager, innehåller datamart en databas med separata avdelningar och kan komma med information med hjälp av flera databaser när du tillfrågas.
IT-chefer för ett växande företag är alltid förvirrade över huruvida de ska använda sig av datamarts eller istället byta till det mer komplexa och dyrare datalagret. Dessa verktyg är lättillgängliga på marknaden, men utgör ett dilemma för IT-chefer.
Skillnaden mellan Data Warehousing och Data Mart
Det är viktigt att notera att det finns enorma skillnader mellan dessa två verktyg även om de kan tjäna samma syfte. För det första innehåller datamart program, data, mjukvara och hårdvara från en specifik avdelning på ett företag. Det kan finnas separata datamarts för ekonomi, försäljning, produktion eller marknadsföring. Alla dessa datamarts är olika men de kan koordineras. Datamart för en avdelning skiljer sig från datamart för en annan avdelning, och även om det är indexerat är det här systemet inte lämpligt för en enorm databas eftersom det är utformat för att uppfylla kraven från en viss avdelning.
Data Warehousing är inte begränsat till en viss avdelning och det representerar databasen för en komplett organisation. Data som lagras i datalager är mer detaljerad även om indexering är lätt eftersom den måste lagra enorma mängder information. Det är också svårt att hantera och tar lång tid att bearbeta. Det innebär då att datamarts är snabba och enkla att använda, eftersom de använder små mängder data. Datalager är också dyrare av samma anledning.
|
Sammanfattning • Datamart och datalager är verktyg som hjälper ledningen att komma med relevant information om organisationen när som helst • Även om datamars endast är begränsade för användning av en avdelning, gäller datalagring för en hel organisation • Datamars är enkla att designa och använda medan datalager är komplext och svårt att hantera • Datalager är mer användbart eftersom det kan komma med information från vilken avdelning som helst |
Relaterade ämnen:
Skillnaden mellan datautvinning och datalager
