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Sowohl kleine als auch große Unternehmen nutzen Daten, um Strategien zu entwickeln und bessere Entscheidungen in allen Bereichen ihres Betriebs zu treffen. Aber wie sammeln, speichern, organisieren und pflegen sie diese Daten? Das Data Warehouse und Data Mart sind Repositories, die oft genutzt werden, um wertvolle Einblicke in das gesamte Unternehmen oder bestimmte Einheiten zu gewinnen. Die beiden sind ähnlich, dienen aber unterschiedlichen Zwecken, und ein Unternehmen kann eine oder beide Speichereinheiten verwenden.
Dieser Artikel führt Sie durch die Hauptunterschiede zwischen dem Data Mart und dem Data Warehouse. Es hebt auch die Vorteile jedes einzelnen von ihnen hervor. Lesen Sie weiter, um zu verstehen, wie Sie diese Repositories in Ihrer Organisation einsetzen können.
Data Mart vs. Data Warehouse: Side-by-Side-Vergleich
Sowohl ein Data Mart als auch ein Data Warehouse verwenden aggregierte Daten, um Ihnen zu helfen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
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Data Mart vs. Data Warehouse: Was ist der Unterschied?
Lassen Sie uns die Hauptunterschiede zwischen diesen beiden Speicherlösungen genauer untersuchen.
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Definition
Data Mart
Data Mart ist eine Struktur, die Daten aus einer einzigen oder wenigen Quellen zusammenführt, wie z. B. einem Data Warehouse, externen Quellen und internen Betriebsabläufen Systeme. Dieser Data-Warehouse-Unterabschnitt konzentriert sich auf die Generierung aussagekräftiger Erkenntnisse für eine fundierte Entscheidungsfindung. Es konzentriert sich auf einen bestimmten Teil eines Geschäfts oder einer Agenda.
Mit anderen Worten, ein Data Mart ist ein einfacher und kleiner Data Warehouse-Typ von weniger als 100 Gigabyte. Auch hier konzentriert es sich auf ein einzelnes Thema und die Umsetzung dauert mehrere Monate. Beispielsweise kann Ihre Vertriebs-oder Finanzabteilung einen Data Mart verwenden, um ihre Aktivitäten zu melden oder zu analysieren. Ein Lagerhalter kann auch einen Data Mart verwenden, um den Warenfluss in seinem Lagerraum zu bestimmen und zu melden. Darüber hinaus könnten Sie das Modell verwenden, um Ihre Geschäftsprozesse und Bereiche zu bestimmen, die verbessert werden müssen.
Data Warehouse
Ein Data Warehouse ist eine zentralisierte Einheit, die sammelt, speichert, analysiert und verbraucht große Datenmengen aus mehreren Quellen. Das Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten erfolgt in der anfänglichen Staging-Schicht.
Dennoch unterstützt das Data Warehouse komplexe Transaktionsverarbeitung, da es eine Schlüsselkomponente von Business Intelligence ist. Beispielsweise kann die Finanzabteilung Kontostände, Transaktionen und Stiftungsdaten verwenden, um solide finanzielle Entscheidungen für ein Unternehmen zu treffen. Darüber hinaus schafft ein Data Warehouse eine analytische Grundlage, da es Rohinformationen aus verschiedenen Datenquellen verknüpft. Beispielsweise können Sie damit Produktbeschaffungsinformationen und Marketingdetails aus ihren Speichersystemen analysieren.
Sie können auch mehrere Data Marts aus verschiedenen Organisationseinheiten zu einem Data Warehouse zusammenführen. Der Prozess ist ideal, wenn mit begrenztem Budget und Zeit gearbeitet wird. Alternativ können Sie mit einem Data Warehouse beginnen, von dem aus Sie Data Marts für Ihre Abteilungen entwerfen.
Verwendungszweck:
Data Mart
Durch die Integration eines Data Mart in Ihr Geschäftsdatenverwaltungssystem werden die Abteilungsaktivitäten optimiert. Wenn sie gut genutzt wird, kann die Struktur Ihnen dabei helfen, wertvolle Einblicke zu gewinnen und organisatorische Probleme schnell anzugehen.
Zusätzlich kontrolliert diese Plattform den Datenzugriff und schützt sie vor versehentlichem Schreiben. Daher ist die Gestaltung mehrerer Data Marts für jedes Unternehmen von größter Bedeutung, insbesondere für Unternehmen, die mit sensiblen Informationen zu tun haben. Das erklärt, warum große Unternehmen Data Marts für bestimmte Einheiten oder Themen haben, da sie ihnen helfen, den Datenzugriff auf bestimmte Personen zu beschränken.
Darüber hinaus bietet ein Data Mart eine zentrale Einheit zum Speichern, Verarbeiten, Analysieren und Berichten auf Abteilungsebene. So können Abteilungsteams leicht auf ihre Leistungsmetriken zugreifen und bestimmte Bereiche identifizieren, die verbessert werden müssen. Zum Beispiel Umsatz, Return on Investment sowie Einzel-und Kundenbewertungen.
Freuen Sie sich darauf, das Unternehmenswachstum durch Ressourcenallokation voranzutreiben? Erwägen Sie die Einrichtung eines Data Marts für jede Abteilung, um die Ressourcenverteilung im gesamten Unternehmen auszugleichen. Der Human Resource Data Mart enthält beispielsweise Fakten über Ihre Mitarbeiter, von deren Qualifikation bis zur Leistung. Ein Versand-Datamart verfolgt die Gesamtkosten und den Zeitaufwand für die Lieferung eines Produkts. Während ein Buchhaltungs-und Finanz-Datamart Finanzinformationen speichert. Sie können diese Informationen optimieren, um Ihr Unternehmen strategisch weiterzuentwickeln.
Data Warehouse
Die Datenspezialisten, Finanzplaner, Produktionsleiter, Marketingteams und Vorstandsvorsitzenden verwenden das Data Warehouse, um gut analysierte Entscheidungen für die gesamte Organisation. Denken Sie daran, dass das Data Warehouse Daten aus mehreren Quellen integriert; sie können unter anderem aus den Online-Transaktionsverarbeitungssystemen aller Abteilungen stammen.
Bei der Analyse und Ableitung von Berichten verwenden die Entscheidungsträger die Daten aus allen Abteilungssystemen, um Muster und Trends im Unternehmen zu erkennen. Somit liefert das Data Warehouse alle erforderlichen Erkenntnisse aus den Bereichen Finanzen, Vertrieb, Personalwesen, Produktion und Lieferkette. Die führenden Entscheidungsträger werden dann die Daten aus verschiedenen Abteilungen in einen Performance-Datensatz einarbeiten und die zusammengefassten Erkenntnisse zur besseren Entscheidungsfindung an das höhere Management verteilen.
Für eine umfassende Analyse können Manager auch die verwenden Data Warehouse, um die Leistung jedes Mitarbeiters zu bewerten, indem Daten aus den verschiedenen relevanten Abteilungen konsolidiert werden. Beispielsweise kann der Marketingmanager Daten aus der Kundenbetreuungseinheit, der Verkaufsabteilung und dem Personalsystem ziehen, um die Leistungen jedes Vertriebsmitarbeiters zu bewerten.
Typen
Data Mart
Es gibt drei Haupttypen:
Abhängiger Data Mart: Der Aufbau eines abhängigen Data Mart bedeutet, dass Sie Daten aus einem etablierten Data Warehouse extrahieren.
Unabhängiger Data Mart: Im Gegensatz zu einem abhängigen Data Mart verwendet ein unabhängiger Data Mart Daten aus internen und externen Quellen. Das Data Mart Repository ist nicht mit einem Data Warehouse verbunden und eignet sich ideal für kleinere Geschäftseinheiten und kurzfristige Geschäftsziele. Trotzdem wird die Verwaltung des eigenständigen Systems für ein expandierendes Unternehmen schwierig, da es separate Logik-und Extrahierungs-, Transformations-und Datenlade-Tools erfordert.
Hybrid Data Mart: Ein Hybrid Data Mart bezieht Daten sowohl aus dem Data Warehouse als auch aus externen Quellen. Es eignet sich für Datenbankumgebungen mit schnellem Anwendungsdurchlauf.
Data Warehouse
Hier sind die Hauptmodelle des Data Warehouse:
Unternehmensdaten Warehouse (EDW):: Um Entscheidungen für das gesamte Unternehmen zu treffen, sind umfassende Daten aus allen Abteilungen erforderlich, und hier kommt das Enterprise Data Warehouse ins Spiel. Es liefert alle erforderlichen Erkenntnisse für die gesamte Unternehmenssteuerung. Es bietet auch einheitliche Methoden zur Datenklassifizierung und-darstellung.
Operational Data Store (ODS): Die Pflege von Aufzeichnungen über Routineaktivitäten, wie den Artikelfluss in einem Geschäft, erfordert eine solide Datenbank System, und das ODS hilft bei der Führung solcher Aufzeichnungen. Es erhält die Informationen aus dem Data Warehouse.
Data Mart: Es ist ein kleiner Teil der Data Warehouse-Struktur. Wie bereits erwähnt, liefert ein Data Mart wichtige Erkenntnisse für einen bestimmten Geschäftsbereich oder ein bestimmtes Team. Es ist ein zeitsparendes Tool, da die in diesem Repository gespeicherten Informationen abteilungs-oder fachspezifisch sind.
Ein Data Warehouse kann Data Marts unter seinen Architekturkomponenten haben.
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Daten Mart vs. Data Warehouse: 6 wichtige Fakten
Organisationsspezialisten, Datendesigner und Datenwissenschaftler sind die üblichen Nutzer von Data Warehouse-Strukturen. Ein Data Mart verarbeitet geringe Datenmengen für wenige Personen in einer bestimmten Geschäftseinheit , während ein Data Warehouse zahlreiche Datensätze für die gesamte Entität bereitstellt. Ein Data Warehouse bietet eine Plattform für Daten aus verschiedenen Quellen. Ein Data Mart gehört zu den Architekturkomponenten des Data Warehouse. Ein Data Warehouse kann mehrere Datenbanken haben. Ein Data Warehouse enthält strukturierte, halbstrukturierte und Ad-hoc-Daten.
Data Mart vs. Data Warehouse: Was ist besser? Welches sollten Sie verwenden?
Ein Unternehmen kann sowohl einen Data Mart als auch ein Data Warehouse oder nur eines davon verwenden. Ein Data Warehouse ist ideal zum Speichern und Verarbeiten großer Datenmengen für ein Unternehmen. Es bietet eine Wahrnehmung der gesamten Organisation. Umgekehrt hält ein Data Mart kleinere Datenmengen vor. Es ist ein kleines Segment des Data Warehouse, das dabei hilft, einen Überblick über die spezifischen Abteilungen zu geben, die ein Unternehmen ausmachen.
Denken Sie also an ein Data Warehouse, wenn Sie Daten aus unterschiedlichen Quellen analysieren möchten. Verwenden Sie jedoch einen Data Mart, wenn Sie daran interessiert sind, Daten für einen bestimmten Bereich zu analysieren.
Vorteile eines Data Mart
Easy Performance Tracking: Es speichert individualisiert und spezifisch Daten für eine bestimmte Einheit oder ein bestimmtes Team.Kostengünstig: Die Einrichtung ist billiger als ein Data Warehouse, da weniger Ressourcen benötigt werden.Kürzere Implementierungszeit: Der Erstellungsprozess ist kürzer als die eines Data Warehouse.Verbesserte Endbenutzererfahrung: Dieses Repository enthält Daten für eine bestimmte Abteilung und bietet Ihnen eine großartige Endbenutzererfahrung, da Daten auf Anfrage verfügbar sind. Verbessert die Recherche: Es ist einfach und effektiv, unterstützende Fakten und Statistiken über einen bestimmten Geschäftsbereich zu finden. Datenschutz: Ermöglicht separate Datenspeichermechanismen, um Informationen zu sichern und die mit Hacking verbundenen Risiken zu verringern.Effizienter Datenabruf: Speichert spezifische Informationen und ermöglicht so einen schnellen Datenabruf.
Vorteile eines Data Warehouse
Umfassende Business Intelligence: Diese Datenspeicherstruktur nutzt die Analysen der Organisation und unterstützt die Datenintegration. Im Gegenzug verbessert es Ihre Business Intelligence. Beispielsweise kann das Abgleichen mehrerer Datenbanken nach Produktinformationen unbequem und zeitaufwändig sein. Aber ein Data Warehouse liefert relevante und zeitnahe Details zum Unternehmensmarketing.Verbessert die Datenqualität: Ein Data Warehouse stellt sicher, dass Ihre Geschäftsrichtlinien auf verfeinerten Daten aus mehreren Quellen basieren. Durch die Beherrschung des Data-Warehouse-Modells können Sie Daten abgleichen und veraltete und replizierte Details aus den Informationen entfernen. Dadurch haben Sie Zugriff auf qualitativ hochwertige Daten, wenn Sie Organisationspläne erstellen.Hält historische Daten: Diese Daten helfen dabei, strategische Entscheidungen zu treffen und die Zukunft Ihres Unternehmens vorherzusagen. Beispielsweise verwendet das Vertriebsteam historische Daten, um Werbekampagnen zu planen und Marketingstrategien für bevorstehende Werbeaktionen festzulegen.Verbesserte Datensicherheit: Ihr Unternehmen benötigt keine zusätzliche Datensicherheit, wenn es ein Data Warehouse verwendet. Die Plattform verfügt über Funktionen zum Schutz von Kunden, Mitarbeitern und allgemeinen Geschäftsinformationen.
Bitte beachten Sie, dass sowohl ein Data Mart als auch ein Data Warehouse eine wichtige Rolle bei der Entscheidungsfindung und der Förderung bewährter Geschäftspraktiken spielen. Wie oben erwähnt, ist der Data Mart für eine Abteilung oder mehrere Einheiten in einem kleinen Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Im Gegensatz dazu deckt das Data Warehouse eine gesamte Organisation ab und wird für den Einsatz in großen Unternehmen empfohlen.
Data Mart vs. Data Warehouse: Was sind die Unterschiede und Vorteile für beide? FAQs (Frequently Asked Questions)
Warum wird ein Data Warehouse als subjektorientiert bezeichnet und was bedeutet das?
Ein Data Warehouse wird erstellt um einem bestimmten Zweck zu dienen. Es könnte Erkenntnisse zu bestimmten Themen (dem Betreff) wie Bestand, Verkauf, Umsatz, Kundenzufriedenheitsrate usw. gewinnen. Beispielsweise liefert ein Sales Data Warehouse Erkenntnisse für jede Abteilung, die daran interessiert ist, die Marketing-und Vertriebsaktivitäten des Unternehmens zu verstehen.
Wie fange ich mit einem Data Mart an?
Beginnen Sie mit der Data Mart-Erstellung, indem Sie den Premium-Arbeitsbereich öffnen. Wählen Sie + Neu gefolgt von ** Data Mart und fahren Sie mit dem Laden der Daten fort.
Kann ich die Daten in einem Data Warehouse ändern?
Das Data Warehouse ist nichtflüchtig, dh die in dieser Struktur gespeicherten Daten bleiben erhalten. Alle geänderten Informationen werden in einer separaten Kammer gespeichert. Dies hilft zu verstehen, wann und wie historische Datenänderungen stattgefunden haben.
Welche Art von Daten speichert ein Data Mart?
Ein Data Mart speichert Daten, die aufeinander abgestimmt sind mit bestimmten Geschäftsbereichen wie Finanzen, Marketing oder forschungsbezogenen Daten.
Hat ein Data Mart Ebenen?
Ein Data Mart mit Architektur verfügt über Virtualisierung , Geschäftstransformation und Berichtsebenen.
Unterstützt das Data Warehouse die Integration von Daten?
Das Data Warehouse integriert Daten aus verschiedenen Quellen in einem gemeinsamen Format zur weiteren Analyse.