Diferenças entre data marts, lago de dados, data warehouse e cubo de dados

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UMA data mart é um repositório de dados projetado para um conjunto específico de trabalhadores do conhecimento. Há muita tendência confundir um data mart com um data warehouse. Ambos são frequentemente usados ​​incorretamente como sinônimos..

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Créditos fotográficos: Agsandrew

Mas não apenas data mart e data warehouse são os únicos termos relacionados a bancos de dados e big data o que podemos encontrar? Os bancos de dados tornaram-se mais do que apenas tabelas estruturadas para armazenar e recuperar informações.. o ferramentas de análise de big data transformar bancos de dados em novas plataformas analíticas.

A arquitetura está evoluindo e crescendo rapidamente em resposta à necessidade de fornecer inteligência de negócios para tomada de decisão eficaz.

Para ajudar a entender todos esses termos, tentaremos defini-los e aprofundar suas diferenças.

Data Mart e outras arquiteturas de Big Data

Onde você guarda seus dados? Você pode escolher entre um data lake e um data warehouse tradicional? Você conhece as possibilidades do Data Mart? Deseja descobrir os benefícios do cubo de dados?

Nas linhas a seguir você encontrará as respostas para todas essas perguntas:

  • Data Mart: é um subconjunto dos dados armazenados em um Data Warehouse, destinado a atender as necessidades de um determinado segmento de negócios. Esta área de classificação de dados concentra as informações, alcançar um ajuste máximo ao propósito dos usuários da unidade de negócios. Seu principal benefício é a contribuição para a prevenção de demissões.
  • Armazem de dados: um data warehouse é o meio de conectar o banco de dados com as necessidades analíticas da organização. Este repositório é projetado para abranger todos os recursos de dados de uma organização.. Sua estrutura facilita a extração de dados, o seu tratamento e a sua posterior disponibilização ao utilizador. Entre suas vantagens está a alimentação dos Data Marts, bem como as camadas de processamento e análise diretamente.
  • Lago de dados: Essa abordagem de armazenamento aproveita a heterogeneidade dos dados e suas fontes, enriquecer as capacidades analíticas dos perfis mais especializados da organização. Essa é uma abordagem mais fluida do que um armazenamento de dados tradicional no qual os armazenamentos de dados mantêm seus formatos e estruturas originais.. Seu ponto forte é a escalabilidade ilimitada.
  • cubo de dados: Este aplicativo consegue colocar os dados em arrays de três ou mais dimensões, permitindo um maior visibilidade de todos os seus atributos. O benefício de trabalhar com cubos de dados é que os trabalhadores do conhecimento podem contar com eles para criar volumes de dados que lhes permitam detalhar as informações e impulsionar a descoberta.

A rigidez dos sistemas de informação tradicionais foi deixada para trás, dando lugar a uma nova era onde a integração de bancos de dados com Big Data resulta em arquiteturas flexíveis e altamente versáteis, representado pelo Data Mart, el Data Lake, o Data Cube e o Data Warehouse.

Agora é viável para qualquer organização criar sistemas de informação que atendam aos propósitos de todos os usuários., fornecer inteligência de negócios nas condições em que é necessário e apoiar o desenvolvimento de negócios.

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