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Datenbank-Design
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Unternehmen sind auf gut organisierte Datenbestände angewiesen, um Analysen zu unterstützen, Erkenntnisse zu gewinnen und bessere Entscheidungen treffen zu können. Die Auswahl der richtigen Datenspeicherlösung kann jedoch eine Herausforderung sein.
Zwei beliebte Optionen sind Data Warehouses und Data Marts, die jeweils unterschiedlichen Zwecken dienen.
In diesem Artikel gehen wir auf ihre Unterschiede, einzigartigen Funktionen, Anwendungsfälle und die Faktoren ein, die du bei der Wahl zwischen ihnen berücksichtigen solltest.
Data Mart vs. Data Warehouse: Kurze Antwort
Ein Data Mart ist eine Teilmenge eines Data Warehouse, die sich auf eine bestimmte Geschäftsfunktion oder Abteilung konzentriert, während ein Data Warehouse ein zentraler Speicher ist, der Daten aus dem gesamten Unternehmen für Analysen und Berichte speichert und integriert.
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Was ist ein Data Warehouse?
Ein Data Warehouse ist ein zentraler Speicher, der Daten aus verschiedenen Quellen zusammenfasst und eine einzige, integrierte Quelle der Wahrheit für umfangreiche Datenanalysen bietet.
Data Warehouses wurden entwickelt, um riesige Mengen strukturierter Daten zu verarbeiten und um unternehmensweite Analysen, komplexe Berichte und Business Intelligence zu unterstützen. Zu den wesentlichen Merkmalen eines Data Warehouse gehören:
- Integrierte Datenspeicherung: Daten aus verschiedenen Quellen werden bereinigt und umgewandelt, um die Konsistenz im gesamten Unternehmen zu gewährleisten.
- Nichtflüchtiger Speicher: Die Daten bleiben nach der Speicherung unverändert und ermöglichen eine zuverlässige historische Analyse.
- Unterstützung für historische Daten: Data Warehouses speichern oft jahrelange Daten und ermöglichen so Trendanalysen und langfristige Erkenntnisse.
Typische Anwendungsfälle
Data Warehouses werden in der Regel für umfassende Geschäftsanalysen, abteilungsübergreifende Berichte und unternehmensweite Einblicke genutzt. Sie unterstützen Entscheidungen, die sich über mehrere Abteilungen erstrecken, wie z.B. Finanzen, Personal und Vertrieb, und bieten eine umfassende Perspektive auf die Unternehmensdaten.
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Was ist ein Data Mart?
Ein Data Mart ist ein kleineres, abteilungsspezifisches Repository, das sich auf eine einzelne Geschäftsfunktion konzentriert, z. B. den Vertrieb oder die Finanzen.
Als Teilmenge eines Data Warehouse ist ein Data Mart für schnellere Abfragen und eine einfachere Einrichtung optimiert und auf die speziellen Bedürfnisse eines bestimmten Teams oder einer Funktion ausgerichtet. Einige Merkmale eines Data Marts sind also:
- Begrenzter Geltungsbereich: Data Marts enthalten nur Daten, die für eine bestimmte Abteilung oder Geschäftseinheit relevant sind.
- Schnelleres Abfragen: Da sie einen engeren Datenbestand speichern, ermöglichen Data Marts einen schnelleren Zugriff auf bestimmte Datensätze.
- Einfacher Aufbau: Im Vergleich zu Data Warehouses sind Data Marts oft einfacher und weniger kostspielig einzurichten.
Typische Anwendungsfälle
Data Marts sind ideal für abteilungsspezifische Berichte, schnelleren Datenabruf und gezielte Analysen. So können Teams mit den Daten arbeiten, die für ihre Aufgaben am wichtigsten sind, ohne sich durch überflüssige Informationen zu wühlen. Sie sind ein großartiges Beispiel für den Fondsamentalem Datenbankdesign, das die betriebliche Effizienz unterstützt.
Data Mart vs. Data Warehouse: Kernunterschiede
Wir haben also festgestellt, dass Data Marts eigentlich nur eine Teilmenge der Daten aus Data Warehouses sind. Aber es gibt einige Nuancen. Lass uns sicherstellen, dass wir die wichtigsten Unterschiede zwischen den beiden klar verstehen.
Umfang und Größe
Data Warehouses sind in der Regel unternehmensweit oder abteilungsübergreifend angelegt. Sie umfassen eine Vielzahl von Datensätzen und sind in der Regel recht groß. Data Marts konzentrieren sich auf die Bedürfnisse der einzelnen Abteilungen und stellen Daten für bestimmte Geschäftsfunktionen bereit; dadurch sind sie kleiner und schlanker.
Datenquellen
Ein Data Warehouse integriert Daten aus verschiedenen Quellen, darunter externe Quellen wie Lieferanten und interne Quellen wie Vertrieb und Personalwesen. Das Ziel ist es, eine praktische Ablage für die Daten des Unternehmens zu schaffen.
Je nach Zweck können Data Marts Daten aus dem Warehouse oder direkt aus operativen Systemen beziehen. Sie werden sich darauf konzentrieren, bestehende Daten weiterzugeben, anstatt neue Daten zu sammeln.
Komplexität und Wartung
Aufgrund ihrer Größe erfordern Data Warehouses eine sorgfältige Einrichtung, Integration und Wartung, um die Datenqualität und -leistung sicherzustellen. Viele der Datenarchitekturen sind komplex und müssen ständig gepflegt werden. Durch ihren engeren Fokus sind Data Marts einfacher einzurichten und zu pflegen.
Kosten und Ressourcen
Der Aufbau und die Pflege eines Data Warehouse kann aufgrund der Anforderungen an die Infrastruktur, den Speicherplatz und die Rechenleistung sehr kostspielig sein. Da sie alle Unternehmensdaten enthalten, fallen hier auch die meisten Speicherkosten, Rechenanforderungen und ETL-Kosten an.
Data Marts sind in der Regel kosteneffizienter, da sie weniger Infrastruktur und geringere Wartungskosten benötigen, da sie auf Lagerhäuser zurückgreifen.
Geschwindigkeit des Zugriffs und der Abfrageleistung
Aufgrund ihres fokussierten Umfangs bieten Data Marts schnellere Abfragezeiten für bestimmte Datensätze, während Data Warehouses aufgrund ihres riesigen Datenvolumens langsamere Abfragezeiten für bestimmte Daten aufweisen können.
Data Mart vs. Data Warehouse: Eine Zusammenfassung
Hier ist eine Tabelle, die die Unterschiede zwischen Data Marts und Data Warehouses zusammenfasst:
|
Feature |
Data Mart |
Data Warehouse |
|
Umfang |
Fokussiert auf eine einzelne Abteilung oder Geschäftsfunktion |
Organisationsweit, über mehrere Abteilungen und Funktionen hinweg |
|
Größe |
Kleinere, begrenzte Datensätze |
Großer Umfang, der riesige Datensätze umfasst |
|
Datenquellen |
Bezieht sich auf eine Teilmenge von Daten, oft aus einem Data Warehouse oder operativen Systemen |
Konsolidiert Daten aus verschiedenen Quellen in einem einzigen Repository |
|
Komplexität |
Einfach einzurichten und zu warten |
Komplexe Einrichtung und Wartung |
|
Umsetzungszeit |
Schnell (Wochen bis Monate) |
Länger (Monate bis Jahre) |
|
Kosten |
Geringere Kosten aufgrund der kleineren Größe |
Höhere Kosten aufgrund der benötigten Infrastruktur und Rechenleistung |
|
Abfrageleistung |
Schneller für bestimmte Datensätze |
Langsamer bei bestimmten Abfragen aufgrund des größeren Datenvolumens |
|
Anwendungsfall |
Abteilungsspezifische Berichte und Analysen |
Unternehmensweite Analysen, abteilungsübergreifende Berichte, historische Analysen |
|
Datenintegration |
Begrenzte Integration, kann zu Silos führen |
Umfassende Integration für eine einzige Quelle der Wahrheit |
|
Am besten für |
Teams, die schnelle, gezielte Erkenntnisse benötigen |
Organisationen, die ganzheitliche, groß angelegte Analysen benötigen |
Arten von Data Marts und Data Warehouses
Es gibt verschiedene Arten von Data Marts und Data Warehouses. Während die Funktionalität dieselbe ist, liegen die Unterschiede in der Quelle und dem Ort der Daten sowie in der spezifischen Infrastruktur.
Arten von Data Marts
- Abhängige Data Marts: Ziehe Daten aus einem zentralen Data Warehouse, um die Konsistenz zwischen den Abteilungen zu gewährleisten.
- Unabhängige Data Marts: Die Daten werden direkt aus den operativen Systemen bezogen, wodurch ein zentrales Data Warehouse umgangen wird und möglicherweise einzigartige Datensätze entstehen.
Arten von Data Warehouses
- Enterprise Data Warehouses (EDW): Zentralisierte Repositories für unternehmensweite Analysen.
- Cloud Data Warehouses: Gehostet in der Cloud, die Flexibilität, Skalierbarkeit und geringere Wartungskosten bietet.
- Operative Datenspeicher (ODS): Wird in erster Linie für die Verarbeitung von Echtzeit-Transaktionsdaten verwendet und ist nicht so umfangreich wie traditionelle Data Warehouses.
Vorteile und Nachteile von Data Marts
Data Marts haben Vor- und Nachteile, die darüber entscheiden, ob du sie einführen musst oder nicht.
Vorteile von Data Marts
- Schnellere Implementierung und Einrichtung.
- Schnelles Abrufen von Daten für bestimmte Datensätze.
- Vereinfachte, gezielte Daten für bestimmte Nutzer oder Abteilungen.
Nachteile von Data Marts
- Gefahr von Datensilos, die abteilungsübergreifende Einblicke behindern können.
- Begrenzter Umfang, da keine vollständige organisationsweite Perspektive vorhanden ist.
- Mögliche Inkonsistenzen, wenn Data Marts nicht mit einem zentralen Data Warehouse synchronisiert sind.
Vorteile und Nachteile von Data Warehouses
Auch Data Warehouses haben einzigartige Vor- und Nachteile.
Vorteile von Data Warehouses
- Biete eine einzige Quelle der Wahrheit für das gesamte Unternehmen.
- Umfassende Speicherung von historischen Daten für zuverlässige Analysen.
- Ideal für die unternehmensweite Datenintegration und komplexe Analysen.
Nachteile von Data Warehouses
- Hohe Einrichtungs- und Wartungskosten.
- Komplexe Einrichtung und Verwaltung, die erfahrene Ingenieure erfordert.
- Aufgrund des Datenvolumens kann es für bestimmte Abteilungen zu langsameren Abfragezeiten kommen.
Die Wahl zwischen einem Data Mart und einem Data Warehouse
Die Entscheidung zwischen einem Data Mart und einem Data Warehouse hängt von der Unternehmensgröße, dem Budget, dem Datenbedarf und den spezifischen Anwendungsfällen ab. Da ich selbst mit beiden gearbeitet habe, hier ein kurzer Leitfaden:
Wann wird ein Data Mart verwendet?
Data Marts sind ideal, wenn Abteilungen schnell und gezielt auf Daten zugreifen müssen und wenn Budgetbeschränkungen die Machbarkeit eines vollständigen Data Warehouse begrenzen. Sie eignen sich auch gut für kleinere Teams, die sich auf bestimmte Funktionen wie Vertrieb oder Marketing konzentrieren. Sie eignen sich gut für Berichte mit begrenztem Umfang und Verwendungszweck.
Wann wird ein Data Warehouse eingesetzt?
Data Warehouses sind die beste Wahl für große Unternehmen, die eine einheitliche, unternehmensweite Sicht auf die Daten benötigen. Sie sind auch dann geeignet, wenn eine gut integrierte, abteilungsübergreifende Analyse von Daten erforderlich ist. Alle Daten sind für Datenwissenschaftler und -analysten verfügbar, was die Analyse erleichtern kann.
Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Data Marts und Warehouses zwar wertvolle Lösungen zur Datenspeicherung sind, aber unterschiedlichen Zwecken dienen.
Data Warehouses bieten einen zentralen, umfassenden Datenspeicher für unternehmensweite Analysen, während sich Data Marts auf die Bedürfnisse einzelner Abteilungen konzentrieren. Bei der Wahl der richtigen Option müssen der Umfang, die Kosten und die Anforderungen an die Abfrageleistung berücksichtigt werden.
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FAQs
Kann ein Data Mart ohne ein Data Warehouse existieren?
Ja, es gibt unabhängige Data Marts, die Daten direkt aus operativen Systemen beziehen. Sie sind jedoch in der Regel Teilmengen von Data Warehouses.
Was ist kostengünstiger: ein Data Mart oder ein Data Warehouse?
Data Marts sind in der Regel kosteneffizienter, da sie einen geringeren Umfang haben und weniger Speicher- und Wartungsaufwand erfordern.
Ist es möglich, mehrere Data Marts mit einem Data Warehouse zu verbinden?
Ja, viele Unternehmen richten mehrere Data Marts ein, die jeweils auf verschiedene Abteilungen oder Funktionen zugeschnitten sind und alle mit einem zentralen Data Warehouse verbunden sind. Diese Struktur hilft, die Konsistenz zwischen den Abteilungen zu gewährleisten und gleichzeitig einen gezielten Datenzugriff zu ermöglichen.
Woher weiß ich, ob mein Unternehmen ein Data Warehouse oder nur einen Data Mart braucht?
Das hängt von deinen Datenanforderungen, deiner Größe und deinem Budget ab. Ein Data Warehouse ist ideal für große Unternehmen, die eine integrierte, unternehmensweite Sicht auf die Daten benötigen. Kleinere Organisationen oder Abteilungen, die schnellere, spezifische Erkenntnisse bei geringeren Kosten benötigen, profitieren mehr von einem Data Mart.
Können Data Marts zu Datensilos führen, und wenn ja, wie lässt sich das vermeiden?
Ja, Data Marts können zu Datensilos führen, wenn sie nicht richtig mit einem zentralen Data Warehouse integriert sind. Um dies zu vermeiden, sollten Unternehmen sicherstellen, dass die Data Marts regelmäßig mit dem zentralen Datenspeicher synchronisiert werden, oder eine Data-Governance-Strategie anwenden, die die Konsistenz aller Data Marts fördert.
Ich bin Datenwissenschaftler mit Erfahrung in räumlicher Analyse, maschinellem Lernen und Datenpipelines. Ich habe mit GCP, Hadoop, Hive, Snowflake, Airflow und anderen Data Science/Engineering-Prozessen gearbeitet.
