Data Mart vs. Data Warehouse: ein detaillierter Vergleich

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:

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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