Data warehousing vs Data Marts
Data warehousing og data mart er værktøjer, der bruges til datalagring. Efterhånden som tiden bliver, bliver små virksomheder store, og det er når de indser, at de har samlet store mængder data i forskellige afdelinger i organisationen. Hver afdeling har sin egen database, der fungerer godt for den afdeling. Men når organisationer agter at sortere data fra forskellige afdelinger til salg, markedsføring eller planlægning for fremtiden, kaldes processen Data Mining. Data Warehousing og Data Marts er to værktøjer, der hjælper virksomheder i denne henseende. Lige hvad forskellen mellem datalager og datamærker er, og hvordan de sammenlignes med hinanden, er, hvad denne artikel har til hensigt at forklare.
Datalagring
Dette er stedet, hvor alle virksomhedens data er gemt. Det er faktisk et meget hurtigt computersystem med stor lagerkapacitet. Den indeholder data fra alle afdelinger i virksomheden, hvor den konstant opdateres for at slette overflødige data. Dette værktøj kan besvare alle komplekse forespørgsler vedrørende data.
Data Mart
Det er et indekserings- og udvindingssystem. I stedet for at lægge data fra alle afdelinger i en virksomhed i et lager, indeholder data mart database med separate afdelinger og kan komme med oplysninger ved hjælp af flere databaser, når de bliver spurgt.
IT-ledere i enhver vækstvirksomhed er altid forvirrede over, om de skal bruge datamærker eller i stedet skifte til den mere komplekse og dyrere datalager. Disse værktøjer er let tilgængelige på markedet, men udgør et dilemma for it-ledere.
Forskel mellem datalagring og datamart
Det er vigtigt at bemærke, at der er enorme forskelle mellem disse to værktøjer, selvom de kan tjene samme formål. For det første indeholder datamart programmer, data, software og hardware fra en bestemt afdeling i en virksomhed. Der kan være separate datamarkeringer til finansiering, salg, produktion eller markedsføring. Alle disse marts er forskellige, men de kan koordineres. Data mart fra en afdeling er forskellig fra data mart fra en anden afdeling, og selvom det er indekseret, er dette system ikke egnet til en enorm database, da det er designet til at opfylde kravene i en bestemt afdeling.
Datalager er ikke begrænset til en bestemt afdeling, og det repræsenterer databasen for en komplet organisation. De data, der er gemt i datalageret, er mere detaljerede, selvom indeksering er let, da den skal gemme enorme mængder information. Det er også vanskeligt at styre og det tager lang tid at behandle det. Det indebærer derefter, at datamarkeringer er hurtige og nemme at bruge, da de bruger små mængder data. Datalager er også dyrere på grund af samme grund.
• Mens datamarkeringer kun er begrænset til brug af en afdeling, gælder datalagering for en hel organisation
• Datamærker er nemme at designe og bruge, mens datalagring er kompleks og vanskelig at administrere
• Datalager er mere nyttigt, da det kan komme med information fra enhver afdeling
Relaterede emner:
Forskellen mellem datamining og datalagring
