Differenze tra data mart, data lake, data warehouse e data cube

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UN data mart è un archivio di dati progettato per un particolare insieme di Knowledge Worker. C'è molta tendenza confondere un Data Mart con un data warehouse. Entrambi sono spesso usati in modo errato come sinonimi.

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Crediti fotografici: Agsandrew

Ma non solo data mart e data warehouse sono gli unici termini relativi a database e big data Cosa possiamo trovare?? I database sono diventati più di semplici tabelle strutturate per il salvataggio e il recupero delle informazioni. Il strumenti di analisi dei big data trasformare i database in nuove piattaforme analitiche.

L'architettura si sta evolvendo e crescendo rapidamente in risposta alla necessità di fornire business intelligence per un processo decisionale efficace.

Per aiutare a capire tutti questi termini cercheremo di definirli e approfondire le loro differenze..

Data Mart e altre architetture Big Data

Dove memorizzi i tuoi dati? È possibile scegliere tra un data lake e un data warehouse tradizionale? Conosci le possibilità del Data Mart? Vuoi scoprire i vantaggi del data cube?

Nelle righe seguenti troverai le risposte a tutte queste domande:

  • Data Mart: è un sottoinsieme dei dati archiviati in un data warehouse, volto a soddisfare le esigenze di un particolare segmento di business. Quest'area di classificazione dei dati si concentra sulle informazioni, raggiungere un adeguamento massimo allo scopo degli utenti della business unit. Il suo principale vantaggio è il suo contributo alla prevenzione dei licenziamenti.
  • Data warehouse: Un data warehouse è il mezzo per collegare il database alle esigenze analitiche dell'organizzazione. Questo repository è progettato per comprendere tutte le risorse di dati di un'organizzazione.. La sua struttura facilita l'estrazione dei dati, il suo trattamento e la sua successiva messa a disposizione dell'utente. Tra i suoi vantaggi c'è la potenza dei Data Mart, così come i livelli di elaborazione e analisi direttamente.
  • Data lake: Questo approccio di archiviazione sfrutta l'eterogeneità dei dati e delle relative fonti, arricchire le capacità analitiche dei profili più specializzati dell'organizzazione. Si tratta di un approccio più fluido rispetto a un data warehouse tradizionale in cui i datastore mantengono i loro formati e strutture originali.. Il suo punto di forza è la scalabilità illimitata.
  • Cubo di dati: Questa applicazione riesce a posizionare i dati in matrici di tre o più dimensioni, consentendo un maggiore visibilità di tutti i suoi attributi. Il vantaggio di lavorare con i cubi di dati è che i knowledge worker possono fare affidamento su di essi per creare volumi di dati che consentano loro di eseguire il drill-down delle informazioni e guidare l'individuazione.

La rigidità dei sistemi informativi tradizionali è stata lasciata alle spalle, lasciando il posto a una nuova era in cui l'integrazione dei database con i Big Data si traduce in architetture flessibili e molto versatili, rappresentato dal Data Mart, il Data Lake, il Data Cube e il Data Warehouse.

È già possibile per qualsiasi organizzazione creare sistemi informativi che servano agli scopi di tutti gli utenti, fornire business intelligence nelle condizioni in cui è richiesta e supportare lo sviluppo del business.

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