간단히 말해서 데이터 마트는 범위가 제한적인 데이터웨어 하우스이며 데이터웨어 하우스에서 데이터를 요약 및 선택하거나 소스 데이터 시스템에서 추출, 변환 및로드 프로세스를 사용하여 데이터를 얻을 수 있습니다.
비교 차트
| 비교 근거 | 데이터웨어 하우스 | 데이터 마트 |
|---|---|---|
| 기본 | 데이터웨어 하우스는 응용 프로그램 독립적입니다. | 데이터 마트는 의사 결정 지원 시스템 응용 프로그램에만 적용됩니다. |
| 시스템 유형 | 중앙 집중화 된 | 분산 된 |
| 데이터 형식 | 상세한 | 요약 된 |
| 비정규 화의 사용 | 데이터가 약간 비정규 화되었습니다. | 데이터가 고도로 비정규 화되었습니다. |
| 데이터 모델 | 위에서 아래로 | 상향식 |
| 자연 | 유연하고 데이터 지향적이며 수명이 길다. | 제한적이고 프로젝트 중심적이고 짧은 삶. |
| 사용 된 스키마 유형 | 사실 별자리 | 별과 눈송이 |
| 건물의 용이함 | 구축하기 어렵다. | 단순하게 만들기 |
데이터웨어 하우스의 정의
데이터웨어 하우스 라는 용어는 경영진의 의사 결정 프로세스를 지원하는 시차가 있고 주제 중심적이고 비 휘발성이며 통합 된 데이터 그룹을 의미합니다. 다른 방법으로는 다양한 응용 프로그램 시스템을 통합 할 수있는 유일한 사이트에서 통합 스키마에 저장된 여러 소스에서 수집 된 정보 저장소입니다. 일단이 데이터가 수집되면 오랜 시간 동안 저장되므로 수명이 길어서 역사적인 정보에 액세스 할 수 있습니다.
따라서 데이터웨어 하우스는 사용자가 의사 결정 지원 쿼리를 쉽게 작성할 수있는 데이터에 대한 단일 통합 인터페이스를 제공합니다. 데이터웨어 하우스는 데이터를 정보로 변환하는 데 도움이됩니다. 데이터웨어 하우스 설계에는 하향식 접근 방식이 포함됩니다.
고객, 영업, 자산, 품목 등과 같이 조직 전체에 걸쳐있는 주제에 대한 정보를 수집하므로 범위가 전사적입니다. 일반적으로 사실 별자리 스키마가 사용되어 다양한 주제를 다룹니다. 데이터웨어 하우스는 정적 구조가 아니며 지속적으로 발전 하고 있습니다.
데이터 마트의 정의
데이터 마트 는 데이터웨어 하우스의 서브 세트 또는 특정 사용자 세트에 해당하는 전사적 데이터의 서브 그룹으로 호출 할 수 있습니다. 데이터웨어 하우스에는 데이터웨어 하우스의 견고성 을 보장하기 위해 데이터 일러스트레이션에서 지속적이어야하는 여러 부서 및 논리 데이터 마트가 포함됩니다. 데이터 마트는 상향식 접근법을 사용하여 설계된 단일 태스크 에 집중하는 테이블 세트입니다.
스타 와 스노우 플레이크 스키마 는 단일 주제 모델링으로 구동되므로 데이터 마트에서 공통적으로 사용됩니다. 그렇지만 별표 스키마는 눈송이 스키마보다 더 많이 사용됩니다. 데이터 소스에 따라 데이터 마트는 종속 및 독립 데이터 마트의 두 가지 유형으로 분류 할 수 있습니다.
데이터웨어 하우스와 데이터 마트의 주요 차이점
- 데이터웨어 하우스는 응용 프로그램과 관련이 없지만 데이터 마트는 의사 결정 지원 시스템 응용 프로그램에만 해당됩니다.
- 데이터는 데이터웨어 하우스의 중앙 집중식 단일 리포지토리에 저장됩니다. 반대로, 데이터 마트는 사용자 영역에 데이터를 분산 적 으로 저장합니다.
- 데이터웨어 하우스에는 자세한 데이터 형식이 포함되어 있습니다. 반대로, 데이터 마트는 요약 되고 선택된 데이터를 포함합니다.
- 데이터웨어 하우스의 데이터는 약간 비정규 화되는 반면 데이터 마트의 경우 비정규 화 된 데이터입니다.
- 데이터웨어 하우스의 구축에는 하향식 접근 방식이 포함됩니다. 반대로, 데이터 마트를 구성하는 동안 상향식 접근법이 사용됩니다.
- 데이터웨어 하우스는 유연 하고 정보 지향적 이며 오랫동안 존재하는 특성입니다. 반대로 데이터 마트는 제한 적이고 프로젝트 지향적 이며보다 짧은 존재입니다.
- 사실 별자리 스키마는 대개 데이터웨어 하우스를 모델링하는 데 사용되는 반면 데이터 마트 스타 스키마는 더 많이 사용됩니다.
결론
데이터웨어 하우스는 엔터프라이즈 뷰, 단일 및 중앙 집중식 스토리지 시스템, 고유 아키텍처 및 애플리케이션 독립성을 제공하는 반면 데이터 마트는 부서별 뷰, 분산 스토리지를 제공하는 데이터웨어 하우스의 하위 세트입니다. 데이터웨어 하우스가 매우 크고 통합되어 있기 때문에 실패 위험이 높으며 구축이 어려울 수 있습니다. 반면에 데이터 마트는 구축하기 쉽고 관련 장애 위험도 적지 만 데이터 마트는 단편화가 발생할 수 있습니다.
