数据仓库 vs 数据集市 – 它们之间的区别

数据仓库与数据集市的关键区别

• 数据仓库是来自不同源的大型数据存储库，而数据集市只是数据仓库的一个子集。
• 数据仓库关注组织中的所有部门，而数据集市关注特定群体。
• 数据仓库设计过程复杂，而数据集市设计过程简单。
• 数据仓库的数据处理耗时较长，而数据集市的数据处理耗时较短。
• 比较数据仓库与数据集市，数据仓库的规模范围为 100 GB 至 1 TB+，而数据集市的规模小于 100 GB。
• 当我们区分数据仓库和数据集市时，数据仓库的实施过程需要 1 个月到 1 年，而数据集市的实施过程需要几个月才能完成。

什么是数据仓库？

一个数据仓库会收集和管理来自不同源的数据，以提供有意义的业务洞察。

它是一个独立于运营系统的数据集合，支持公司的决策。在数据仓库中，数据是根据历史观点存储的。

仓库中的数据是从多个职能单元提取的。它经过检查、清理，然后集成到数据仓库系统中。数据仓库使用具有大存储容量的非常快速的计算机系统。此工具可以回答有关数据的任何复杂查询。

什么是数据集市？

一个数据集市是数据仓库的一种简化形式。它专注于单个主题。数据集市仅从少数源提取数据。这些源可以是中央数据仓库、内部运营系统或外部数据源。

数据集市是一个索引和提取系统。它是数据仓库的一个重要子集。它面向主题，旨在满足特定用户群体的需求。与数据集市与数据仓库相比，数据集市由于使用了少量数据，因此速度快且易于使用。

数据仓库与数据集市的区别

以下是数据集市与数据仓库的主要区别

参数	数据仓库	数据集市
定义	数据仓库是来自一个公司内不同组织或部门收集的大型数据存储库。	数据集市只是数据仓库的一个子集。它旨在满足特定用户群体的需求。
用途	它有助于做出战略决策。	它有助于为企业做出战术决策。
目标	数据仓库的主要目标是提供一个集成环境，并在特定时间点呈现业务的连贯图景。	数据集市主要用于企业部门级别的业务。
设计	数据仓库的设计过程相当困难。	数据集市的设计过程很简单。
	可能使用也可能不使用维度模型。但是，它可以为维度模型提供数据。	它基于维度模型，使用星型模式构建。
数据处理	数据仓库涉及企业的大部分区域，因此处理需要很长时间。	数据集市易于使用、设计和实施，因为它只能处理少量数据。
侧重点	数据仓库广泛关注所有部门。它甚至可能代表整个公司。	数据集市面向主题，并在部门级别使用。
数据类型	与数据集市相比，数据仓库中存储的数据始终是详细的。	数据集市是为特定的用户群体构建的。因此，数据量少且有限。
主题区域	数据仓库的主要目标是提供一个集成环境，并在特定时间点呈现业务的连贯图景。	主要只包含一个主题区域，例如销售数据。
数据存储	旨在存储企业范围内的决策数据，而不仅仅是营销数据。	采用维度建模和星型模式设计，以优化访问层的性能。
数据类型	严格执行时间变化和非易失性设计。	主要包含汇总数据结构，以满足主题区域的查询和报告需求。
数据值	从最终用户的角度来看是只读的。	事务数据，无论粒度如何，直接从数据仓库馈送。
范围	数据仓库更有帮助，因为它能带来任何部门的信息。	数据集市包含特定公司部门的数据。可能为销售、财务、营销等设有单独的数据集市。使用有限
源	在数据仓库中，数据来自许多来源。	在数据集市中，数据来自极少数来源。
大小	数据仓库的大小可能从 100 GB 到 1 TB+ 不等。	数据集市的大小小于 100 GB。
实施时间	数据仓库的实施过程可能从几个月到几年不等。	数据集市的实施过程限制在几个月内。