Unterschiede zwischen Data Marts, Datensee, Data Warehouse und Datenwürfel

EIN Datenmarkt ist ein Datenrepository, das für eine bestimmte Gruppe von Wissensarbeitern entwickelt wurde. Es gibt viele Trends Verwechseln Sie einen Data Mart mit einem Data Warehouse. Beide werden häufig fälschlicherweise als Synonyme verwendet..

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Aber Nicht nur Data Mart und Data Warehouse sind die einzigen Begriffe, die sich auf Datenbanken und Big Data beziehen was können wir finden? Datenbanken sind mehr als nur strukturierte Tabellen zum Speichern und Abrufen von Informationen.. Das Big-Data-Analysetools verwandeln Datenbanken in neue Analyseplattformen.

Die Architektur entwickelt sich schnell und wächst als Reaktion auf den Bedarf an Bereitstellung von Business Intelligence für eine effektive Entscheidungsfindung.

Um all diese Begriffe besser zu verstehen, werden wir versuchen, sie zu definieren und uns mit ihren Unterschieden zu befassen.

Data Mart und andere Big-Data-Architekturen

Wo bewahren Sie Ihre Daten auf? Können Sie zwischen einem Data Lake und einem traditionellen Data Warehouse wählen?? Kennen Sie die Möglichkeiten des Data Mart? Möchten Sie die Vorteile des Datenwürfels entdecken??

In den folgenden Zeilen finden Sie die Antworten auf all diese Fragen:

• Datenmarkt: ist eine Teilmenge der in einem Data Warehouse gespeicherten Daten, die den Anforderungen eines bestimmten Geschäftssegments gerecht werden sollen. Dieser Datenklassifizierungsbereich konzentriert die Informationen, Erreichen einer maximalen Anpassung an den Zweck der Benutzer der Geschäftseinheit. Sein Hauptnutzen ist sein Beitrag zur Vermeidung von Entlassungen.

• Datawarehouse: Ein Data Warehouse ist das Mittel, um die DatenbankEine Datenbank ist ein organisierter Satz von Informationen, mit dem Sie, Effizientes Verwalten und Abrufen von Daten. Einsatz in verschiedenen Anwendungen, Von Unternehmenssystemen bis hin zu Online-Plattformen, Datenbanken können relational oder nicht-relational sein. Das richtige Design ist entscheidend für die Optimierung der Leistung und die Gewährleistung der Informationsintegrität, und erleichtert so eine fundierte Entscheidungsfindung in verschiedenen Kontexten.... mit den analytischen Bedürfnissen der Organisation. Dieses Repository ist so konzipiert, dass es alle Datenressourcen einer Organisation umfasst.. Seine Struktur erleichtert die Datenextraktion, seine Behandlung und seine spätere Verfügbarkeit für den Benutzer. Zu seinen Vorteilen gehört die Beschickung der Data Marts, sowie die Verarbeitungs- und Analyseschichten direkt.

• Datensee: Dieser Speicheransatz nutzt die Heterogenität der Daten und ihrer Quellen, bereichern die analytischen Fähigkeiten der spezialisiertesten Profile der Organisation. Dies ist ein flüssigerer Ansatz als ein herkömmlicher Datenspeicher, bei dem die Datenspeicher ihre ursprünglichen Formate und Strukturen beibehalten.. Seine Stärke ist die unbegrenzte Skalierbarkeit.

• Datenwürfel: Diese Anwendung schafft es, die Daten in Arrays mit drei oder mehr Dimensionen zu platzieren, erlauben a größere Sichtbarkeit aller seiner Attribute. Der Vorteil der Arbeit mit Datenwürfeln besteht darin, dass sich Wissensarbeiter darauf verlassen können Erstellen Sie Datenmengen, die es ihnen ermöglichen, Informationen aufzuschlüsseln und die Entdeckung voranzutreiben.

Die Starrheit traditioneller Informationssysteme wurde hinter sich gelassen, nachgeben eine neue Ära, in der die Integration von Datenbanken mit Big Data zu flexiblen und äußerst vielseitigen Architekturen führt, vertreten durch den Data Mart, el Data Lake, der Data Cube und das Data Warehouse.

Es ist jetzt für jede Organisation möglich, Informationssysteme zu erstellen, die den Zwecken aller Benutzer dienen, Bereitstellung von Business Intelligence unter den Bedingungen, unter denen dies erforderlich ist, und Unterstützung der Geschäftsentwicklung.