Data Warehouse vs Data Mart - Top 8 diferenças com infográficos.

Diferença entre Data Warehouse e Data Mart

O Data Warehouse é o repositório central mantido por organizações nas quais dados de várias fontes são integrados para fornecer informações valiosas sobre os negócios. Ele é mantido separadamente do banco de dados operacional da organização, projetado para consulta e análise, em vez de processamento de transações. É orientado ao assunto, integrado, não volátil e variável no tempo. É uma fonte de informações integrada e estável que fornece informações sobre vários assuntos em que os dados são consistentes, independentemente do horário em que o armazém é acessado. Um Data Warehouse está em constante evolução, pois não é uma estrutura estática. O Data Mart é um subconjunto do Data Warehouse mantido pelas organizações para um grupo específico de usuários que é otimizado para acesso. É mais flexível, pois coleta dados de menos fontes em comparação com um Data Warehouse. Um Data Mart é menor em comparação com o tamanho grande de um Data Warehouse e foi projetado para facilitar a análise de dados pelo usuário final e suporta um aplicativo analítico único usado por um conjunto distinto de usuários. Com base nas fontes de dados, os Data Marts são divididos em duas categorias: Data Marts dependente e independente. Data Marts são implementados em servidores de baixo custo para uso departamental.

Comparação cara a cara entre Data Warehouse x Data Mart (Infográficos)

Abaixo está a diferença top 8 entre Data Warehouse vs Data Mart

Principais diferenças entre data warehouse e data mart

Vamos discutir algumas das principais diferenças entre o Data Warehouse e o Data Mart:

Uma das principais diferenças entre o Data Warehouse e o Data Mart é que o Data Warehouse é um repositório central de dados que serve ao propósito de tomada de decisão, enquanto o Data Mart é um subconjunto lógico do Data Warehouse usado para usuários específicos.
O Data Warehouse tem o risco de falha devido ao seu tamanho e integração muito grandes de várias fontes. Por outro lado, um Data Mart tem um risco menor de falha devido ao seu tamanho menor e à integração de dados de menos fontes.
O Data Warehouse fornece uma visão de toda a empresa para seu sistema centralizado e é independente, enquanto o Data Mart fornece visão departamental e armazenamento descentralizado, pois é um subconjunto de um Data Warehouse.
O Data Warehouse é orientado para aplicativos, enquanto o Data Mart é usado para um sistema de suporte à decisão.
O Data Mart armazena dados resumidos, enquanto o data warehouse possui dados armazenados de forma detalhada. Os dados estão em uma forma altamente desnormalizada no Data Mart, enquanto, no Data Warehouse, os dados estão levemente desnormalizados.
Os dados são armazenados em um repositório único, integrado e centralizado no Data Warehouse, enquanto no Data Mart os dados são armazenados em servidores de baixo custo para uso departamental específico.
Ao construir um Data Warehouse, a abordagem de cima para baixo é seguida, enquanto a construção de um Data Mart, a abordagem de baixo para cima é seguida.
O Data Warehouse é uma variação de tempo orientada ao assunto, que permanece por mais tempo, enquanto o Data Mart é projetado para áreas específicas relacionadas a uma organização e existe por um tempo mais curto.
O esquema em estrela é usado durante a modelagem de um Data Mart, enquanto o esquema de constelação de fatos é usado para modelar um Data Warehouse. Geralmente, um esquema de constelação de fatos compreende uma ampla variedade de áreas de assunto; por outro lado, um esquema Star é usado para sua abordagem de modelagem de sujeito único em Data Marts.

Tabela de comparação Data Warehouse vs Data Mart

Vejamos as 8 principais comparações entre Data Warehouse e Data Mart

ARMAZÉM DE DADOS	DATA MART
O Data Warehouse armazena os dados de várias áreas de assunto.	O Data Mart mantém os dados relacionados a uma área específica, como finanças, RH, vendas, etc.
É um repositório central de dados em uma organização.	É o subconjunto de um Data Warehouse.
Os dados são integrados ao Data Warehouse como um repositório de várias fontes.	Os dados são integrados ao Data Mart a partir de menos fontes do que um Data Warehouse.
Um data warehouse geralmente é modelado a partir do esquema de constelação de fatos.	O Data Mart foi projetado focado em um modelo dimensional usando um esquema em estrela.
É difícil projetar e usar um Data Warehouse para seu tamanho que pode ser maior que 100 Gigabytes.	É relativamente mais fácil projetar e usar o Data Mart, devido à flexibilidade do seu tamanho pequeno.
O Data Warehouse foi projetado para a tomada de decisões em uma organização.	O Data Mart foi desenvolvido para grupos ou departamentos de usuários específicos.
Segue uma abordagem de cima para baixo.	Segue uma abordagem de baixo para cima.
O Data Warehouse contém menos dados não normalizados do que um Data Mart.	O Data Mart armazena dados altamente des normalizados.

Conclusão

Um Data Warehouse fornece ao usuário uma única interface integrada, na qual consultas de suporte a decisões podem ser feitas facilmente e um Data Mart fornece uma visão e armazenamento departamentais. É difícil construir um Data Warehouse para seu tamanho grande, enquanto um Data Mart é mais fácil de manter e criar para seu tamanho menor, específico para determinadas áreas. As organizações podem trabalhar em seus requisitos para configurar Data Marts para diferentes departamentos e, portanto, mesclá-las para criar um Data Warehouse ou podem criar um Data Warehouse primeiro e, posteriormente, conforme necessário, criar vários Data Marts para departamentos específicos. Porém, devido a certas restrições, como tempo e custo, geralmente, as organizações constroem Data Marts primeiro e depois as fundem para criar um Data Warehouse. A tecnologia Cloud Computing ofereceu a vantagem de reduzir o tempo e o custo para construir um Data Warehouse em toda a empresa de maneira eficaz. Além disso, como o Data Warehouse e o Data Mart contêm dados não normalizados, precisamos encontrar soluções para melhorar o desempenho da consulta. Extrair, transformar e carregar ou ETL é um conceito para extrair os dados de várias fontes, transformando os dados de acordo com os requisitos de negócios e, finalmente, carregando os dados em um sistema.

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