Apa itu Data Warehouse?
Gudang Data mengumpulkan dan mengelola data dari berbagai sumber untuk memberikan wawasan bisnis yang bermakna.
Merupakan kumpulan data yang terpisah dari sistem operasional dan mendukung pengambilan keputusan perusahaan. Dalam Data Warehouse, data disimpan dari perspektif historis.
Data di gudang diekstraksi dari beberapa unit fungsional. Itu diperiksa, dibersihkan dan kemudian diintegrasikan dengan sistem gudang data. Data warehouse menggunakan sistem komputer yang sangat cepat dengan kapasitas penyimpanan yang besar. Alat ini dapat menjawab pertanyaan kompleks apa pun yang berkaitan dengan data.
Apa itu Data Mart?
Data mart adalah bentuk sederhana dari Data Warehouse. Ini difokuskan pada satu subjek. Data Mart mengambil data hanya dari beberapa sumber. Sumber-sumber ini dapat berupa gudang data pusat, sistem operasional internal, atau sumber data eksternal.
Data Mart adalah indeks dan sistem ekstraksi. Ini adalah bagian penting dari gudang data. Ini berorientasi pada subjek, dan dirancang untuk memenuhi kebutuhan kelompok pengguna tertentu. Data mart cepat dan mudah digunakan, karena menggunakan sedikit data.
PERBEDAAN UTAMA
- Data Warehouse adalah gudang data besar yang dikumpulkan dari berbagai sumber sedangkan Data Mart hanya subtipe dari gudang data.
- Data Warehouse difokuskan pada semua departemen dalam suatu organisasi sedangkan Data Mart berfokus pada grup tertentu.
- Proses perancangan Data Warehouse rumit sedangkan proses Data Mart mudah dirancang.
- Data Warehouse membutuhkan waktu lama untuk penanganan data sedangkan Data Mart membutuhkan waktu singkat untuk penanganan data.
- Kisaran ukuran Data Warehouse adalah 100 GB hingga 1 TB + sedangkan ukuran Data Mart kurang dari 100 GB.
- Proses implementasi Data Warehouse membutuhkan waktu 1 bulan hingga 1 tahun sedangkan Data Mart membutuhkan waktu beberapa bulan untuk menyelesaikan proses implementasi.
Perbedaan antara Data Warehouse dan Data Mart
| Parameter | Gudang data | Data Mart |
|---|---|---|
| Definisi | Gudang Data adalah gudang data besar yang dikumpulkan dari berbagai organisasi atau departemen dalam sebuah perusahaan. | Data mart adalah satu-satunya subtipe dari Data Warehouse. Ini dirancang untuk memenuhi kebutuhan kelompok pengguna tertentu. |
| Pemakaian | Ini membantu untuk mengambil keputusan strategis. | Ini membantu mengambil keputusan taktis untuk bisnis. |
| Objektif | Tujuan utama Data Warehouse adalah untuk menyediakan lingkungan yang terintegrasi dan gambaran bisnis yang koheren pada suatu titik waktu. | Data mart banyak digunakan pada divisi bisnis di tingkat departemen. |
| Merancang | Proses perancangan Data Warehouse cukup sulit. | Proses perancangan Data Mart mudah. |
| Mungkin atau mungkin tidak digunakan dalam model dimensi. Namun, itu bisa memberi makan model dimensi. | Itu dibangun dengan fokus pada model dimensi menggunakan skema awal. | |
| Penanganan data | Data warehousing mencakup area perusahaan yang luas sehingga membutuhkan waktu lama untuk memprosesnya. | Data mart mudah digunakan, dirancang, dan diimplementasikan karena hanya dapat menangani sejumlah kecil data. |
| Fokus | Data warehousing secara luas difokuskan pada semua departemen. Bahkan mungkin bisa mewakili seluruh perusahaan. | Data Mart berorientasi pada subjek, dan digunakan di tingkat departemen. |
| Tipe data | Data yang disimpan di dalam Data Warehouse selalu detail jika dibandingkan dengan data mart. | Data Mart dibangun untuk kelompok pengguna tertentu. Oleh karena itu, datanya singkat dan terbatas. |
| Area subjek | Tujuan utama Data Warehouse adalah untuk menyediakan lingkungan yang terintegrasi dan gambaran bisnis yang koheren pada suatu titik waktu. | Sebagian besar hanya memiliki satu bidang subjek- misalnya, angka Penjualan. |
| Penyimpanan data | Dirancang untuk menyimpan data keputusan di seluruh perusahaan, bukan hanya data pemasaran. | Pemodelan dimensi dan desain skema bintang digunakan untuk mengoptimalkan kinerja lapisan akses. |
| Tipe data | Varians waktu dan desain non-volatile diterapkan dengan ketat. | Sebagian besar menyertakan struktur data konsolidasi untuk memenuhi permintaan area subjek dan kebutuhan pelaporan. |
| Nilai data | Baca-Saja dari sudut pandang pengguna akhir. | Data transaksi terlepas dari butir yang diumpankan langsung dari Data Warehouse. |
| Cakupan | Penyimpanan data lebih bermanfaat karena dapat membawa informasi dari departemen mana pun. | Data mart berisi data dari departemen tertentu dari sebuah perusahaan. Mungkin ada data mart terpisah untuk penjualan, keuangan, pemasaran, dll. Memiliki penggunaan terbatas |
| Sumber | Dalam Data Warehouse, Data berasal dari banyak sumber. | Di Data Mart, data berasal dari sangat sedikit sumber. |
| Ukuran | Ukuran Gudang Data dapat berkisar dari 100 GB hingga 1 TB +. | Ukuran Data Mart kurang dari 100 GB. |
| Waktu implementasi | Proses implementasi Data Warehouse dapat diperpanjang dari bulan ke tahun. | Proses implementasi Data Mart dibatasi hingga beberapa bulan. |