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डेटा वेयरहाउस और डेटा मार्ट के बीच अंतर

डेटा वेयरहाउस और डेटा मार्ट का उपयोग डेटा रिपॉजिटरी के रूप में किया जाता है और उसी उद्देश्य को पूरा करता है। इन्हें स्टोर किए जाने वाले डेटा या जानकारी की मात्रा के माध्यम से विभेदित किया जा सकता है। डेटा वेयरहाउस और डेटा मार्ट के बीच महत्वपूर्ण अंतर यह है कि डेटा वेयरहाउस एक डेटाबेस होता है जो निर्णय लेने के अनुरोधों को पूरा करने के लिए सूचना-उन्मुख संग्रहीत करता है, जबकि डेटा मार्ट एक संपूर्ण डेटा वेयरहाउस का तार्किक उपसमुच्चय है।

सरल शब्दों में, एक डेटा मार्ट एक डेटा वेयरहाउस है जो दायरे में सीमित है और जिसका डेटा डेटा वेयरहाउस से डेटा का सारांश और चयन करके या स्रोत डेटा सिस्टम से अलग-अलग एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफ़ॉर्म और लोड प्रक्रियाओं की मदद से प्राप्त किया जा सकता है।

तुलना चार्ट

तुलना के लिए आधारडेटा वेयरहाउसआंकड़ों का बाजार
बुनियादीडेटा वेयरहाउस स्वतंत्र अनुप्रयोग है।डेटा मार्ट निर्णय प्रणाली के समर्थन के लिए विशिष्ट हैं।
प्रणाली का प्रकारकेन्द्रीकृतविकेन्द्रीकृत
डेटा का रूपविस्तृतसंक्षेप
अपभ्रंश का प्रयोगडेटा थोड़ा असामान्य है।डेटा अत्यधिक विकृत है।
डेटा मॉडलऊपर से नीचेंनीचे से ऊपर
प्रकृतिलचीले, डेटा-उन्मुख और लंबे जीवन।प्रतिबंधात्मक, परियोजना उन्मुख और लघु जीवन।
उपयोग किए गए स्कीमा का प्रकारतथ्य नक्षत्रतारा और हिमकण
निर्माण में आसानीबनाने में मुश्किलबनाने में सरल

डेटा वेयरहाउस की परिभाषा

डेटा वेयरहाउस शब्द का अर्थ है समय-संस्करण, विषय-उन्मुख, गैर-अस्थिर, और डेटा का एक एकीकृत समूह जो प्रबंधन के निर्णय लेने की प्रक्रिया में सहायता करता है। वैकल्पिक रूप से, यह एक एकल साइट पर एक एकीकृत स्कीमा में संग्रहीत कई स्रोतों से एकत्रित जानकारी का एक भंडार है, जो विभिन्न प्रकार के एप्लिकेशन सिस्टम के एकीकरण की अनुमति देता है। एक बार जब यह डेटा एकत्र हो जाता है, तो इसे लंबे समय तक संग्रहीत किया जाता है, इसलिए इसमें एक लंबा जीवन और ऐतिहासिक जानकारी तक पहुंच है।

नतीजतन, डेटा वेयरहाउस उपयोगकर्ता को डेटा के लिए एक एकल एकीकृत इंटरफ़ेस प्रदान करता है जिसके माध्यम से उपयोगकर्ता निर्णय-समर्थन क्वेरी आसानी से लिख सकता है। डेटा वेयरहाउस डेटा को जानकारी में बदलने में मदद करता है। डेटा वेयरहाउस डिज़ाइन करने में टॉप-डाउन अप्रोच शामिल है।

यह उन विषयों के बारे में जानकारी एकत्र करता है, जो पूरे संगठन, जैसे ग्राहक, बिक्री, संपत्ति, आइटम, और इसलिए इसकी सीमा उद्यम-व्यापी है। आमतौर पर, वास्तव में नक्षत्र स्कीमा का उपयोग किया जाता है, जो विभिन्न प्रकार के विषयों को कवर करता है। एक डेटा वेयरहाउस एक स्थिर संरचना नहीं है और यह लगातार विकसित हो रहा है।

डेटा मार्ट की परिभाषा

डेटा मार्ट को उपयोगकर्ताओं के एक निश्चित समूह के अनुरूप डेटा वेयरहाउस या कॉर्पोरेट-वाइड डेटा के उप-समूह के रूप में कहा जा सकता है। डेटा वेयरहाउस में कई डिपार्टमेंटल और लॉजिकल डेटा मौट्स शामिल होते हैं, जो डेटा वेयरहाउस की मजबूती सुनिश्चित करने के लिए उनके डेटा चित्रण में निरंतर होना चाहिए। एक डेटा मार्ट तालिकाओं का एक सेट है जो एक एकल कार्य पर ध्यान केंद्रित करता है जिसे नीचे-नीचे दृष्टिकोण का उपयोग करके डिज़ाइन किया गया है।

डेटा मार्ट की सीमा कुछ विशिष्ट चुने हुए विषय तक सीमित है, इस प्रकार इसका दायरा विभागवार है। ये आमतौर पर कम लागत वाले विभागीय सर्वरों पर लागू किए जाते हैं। डेटा मौसा के कार्यान्वयन चक्र को महीने और वर्ष के बजाय हफ्तों में मॉनिटर किया जाता है।

स्टार और स्नोफ्लेक स्कीमा एकल विषय मॉडलिंग की ओर प्रेरित होते हैं यही कारण है कि ये आमतौर पर डेटा मार्ट में उपयोग किया जाता है। हालांकि, स्नोफ्लेक स्कीमा की तुलना में स्टार स्कीमा अधिक लोकप्रिय है। डेटा स्रोत के आधार पर डेटा मौसा को दो प्रकारों में वर्गीकृत किया जा सकता है: आश्रित और स्वतंत्र डेटा मौसा।

डेटा वेयरहाउस और डेटा मार्ट के बीच महत्वपूर्ण अंतर

  1. डेटा वेयरहाउस एप्लिकेशन स्वतंत्र है जबकि डेटा मार्ट निर्णय प्रणाली एप्लिकेशन के लिए विशिष्ट है।
  2. डेटा को डेटा वेयरहाउस में एकल, केंद्रीकृत भंडार में संग्रहीत किया जाता है। के रूप में, डेटा मार्ट उपयोगकर्ता क्षेत्र में विकेन्द्री रूप से डेटा संग्रहीत करता है।
  3. डेटा वेयरहाउस में डेटा का विस्तृत रूप होता है। इसके विपरीत, डेटा मार्ट में संक्षेप और चयनित डेटा होते हैं।
  4. डेटा वेयरहाउस में डेटा थोड़ा असामान्य है, जबकि डेटा मार्ट के मामले में यह अत्यधिक असामान्य है।
  5. डेटा वेयरहाउस के निर्माण में टॉप-डाउन अप्रोच शामिल है। इसके विपरीत, डेटा मार्ट का निर्माण करते समय बॉटम-अप दृष्टिकोण का उपयोग किया जाता है।
  6. डेटा वेयरहाउस लचीला, सूचना-उन्मुख और लंबे समय से विद्यमान प्रकृति है। इसके विपरीत, एक डेटा मार्ट प्रतिबंधात्मक, परियोजना-उन्मुख है और इसका कम अस्तित्व है।
  7. फैक्ट नक्षत्र स्कीमा आमतौर पर डेटा वेयरहाउस मॉडलिंग के लिए उपयोग किया जाता है जबकि डेटा मार्ट स्टार स्कीमा अधिक लोकप्रिय है।

निष्कर्ष

डेटा वेयरहाउस एंटरप्राइज़ दृश्य, एकल और केंद्रीकृत संग्रहण प्रणाली, अंतर्निहित आर्किटेक्चर और एप्लिकेशन इंडिपेंडेंसी प्रदान करता है, जबकि डेटा मार्ट एक डेटा वेयरहाउस का एक सबसेट है जो विभाग का दृश्य, विकेंद्रीकृत भंडारण प्रदान करता है। चूंकि डेटा वेयरहाउस बहुत बड़ा और एकीकृत है, इसलिए इसके निर्माण में विफलता और कठिनाई का उच्च जोखिम है। दूसरी ओर, डेटा मार्ट का निर्माण करना आसान है और संबद्ध विफलता जोखिम भी कम है लेकिन डेटा मार्ट विखंडन का अनुभव कर सकता है।

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