Data Warehousing vs Data Marts
Datalagring och datamart är verktyg som används vid datalagring. Med tiden kommer små företag att bli stora, och det är när de inser att de har samlat enorma mängder data i olika avdelningar i organisationen. Varje avdelning har sin egen databas som fungerar bra för den avdelningen. Men när organisationer tänker 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 datamärken är och hur de jämför med varandra är vad denna artikel tänker förklara.
Datalagring
Här lagras all företags data. Det är faktiskt ett mycket snabbt datorsystem med stor lagringskapacitet. Den innehåller data från alla avdelningar i företaget där den ständigt uppdateras för att radera överflödig data. Detta verktyg 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 data mart databas med separata avdelningar och kan komma med information med flera databaser när du blir ombedd.
IT-chefer i alla växande företag är alltid förvirrade om de ska använda sig av datamärken eller istället byta till det mer komplexa och dyrare datalagret. Dessa verktyg är lätt tillgängliga på marknaden, men utgör ett dilemma för IT-chefer.
Skillnad mellan datalagring och datamart
Det är viktigt att notera att det finns stora skillnader mellan dessa två verktyg, även om de kan tjäna samma syfte. För det första innehåller datamart program, data, programvara och hårdvara för en specifik avdelning i ett företag. Det kan finnas separata datamärken för ekonomi, försäljning, produktion eller marknadsföring. Alla dessa datamärken är olika men de kan samordnas. Datamart för en avdelning skiljer sig från datamart för en annan avdelning, och även om det är indexerat är detta system inte lämpligt för en enorm databas eftersom det är utformat för att uppfylla kraven för en viss avdelning.
Datalager är inte begränsat till en viss avdelning och representerar databasen för en fullständig organisation. Data som lagras i datalager är mer detaljerade men indexering är lätt eftersom den måste lagra stora mängder information. Det är också svårt att hantera och det tar lång tid att bearbeta. Det innebär då att datamärken är snabba och enkla att använda, eftersom de använder små mängder data. Datalagring är också dyrare av samma anledning.
• Medan datamärken är begränsade endast för användning av en avdelning gäller datalagring för en hel organisation
• Datamärken är enkla att utforma och använda medan datalagring är komplex och svår att hantera
• Datalager är mer användbart eftersom det kan komma med information från alla avdelningar
Relaterade ämnen:
Skillnaden mellan data mining och datalagring
