In unserer Infografik finden Sie einen detaillierten Vergleich von Data Warehouses und Data Marts.
Überblick
Der Unterschied zwischen Data Warehouses und Data Marts ist genau betrachtet der Unterschied zwischen Datenbanken mit integrierten Daten einerseits und Datensilos andererseits. Erfahren Sie in unserer vergleichenden Infografik, warum Teradata ein einheitliches Ecosystem für Datenspeicherung und Datenanalyse empfiehlt.
Ein Data Warehouse ist eine Architektur für detaillierte und freigegebene Daten. Es hat viele Eigenschaften. Hunderte von Quellen und Anwendungen können Daten für alle Themenbereiche an dasselbe Data Warehouse senden, wo sie integriert und für alle Benutzer freigegeben werden.
Ein Data Mart dagegen ist ein Repository mit nur einem einzigen Fokus. Er bietet eine Teilmenge eines Data Warehouse und bedient eine enge Gruppe von Benutzern.
1 einziges, integriertes, vernetztes Data-Warehouse-Ecosystem, das alle Daten unabhängig vom Fachgebiet zusammenführt. Dies ermöglicht eine singuläre Quelle der Wahrheit für alle Benutzer.
1 Data Mart pro Themenbereich. Dies kann zu Datensilos führen, wobei jedes eine kleine Gruppe von Anwendern bedient.
Die gleichen Informationen können also in 1.000 Datensilos oder 1 Data Warehouse gehalten werden.
> 4.000 Tabellen für ein Data Warehouse
< 20 Tabellen für einen Data Mart
> 100 GB Data Warehouse
< 100 GB Data Mart
Data Warehouses führen alle Daten bereinigt, verwaltet und integriert zusammen, um eine vollständige Sicht auf das Geschäft zu bieten.
Data Marts schaffen Silos, die mehr Kosten, Komplexität und Datenverschiebungen verursachen. Data Marts verfügen oft über doppelte und redundante Daten, was zu "Datendrift" führt. Oder Daten, die unerwartet Prozesse ändern und unterbrechen.
Teradata setzt sich dafür ein, Daten zum größten Kapital eines Unternehmens zu machen. Dies erfordert den Abbau von Barrieren und Silos und die Aggregation aller Daten für Analysen.
Teradata empfiehlt eine vernetzte Multi-Cloud-Datenplattform für Unternehmensanalysen, die alles vereint, einschließlich Data Lakes, Data Marts, Data Warehouses, Analysen und neue Datenquellen und -typen. Dadurch werden alle Daten durchsuchbar und nutzbar. Jeder Anwender in jeder Abteilung erhält die Möglichkeit, jederzeit jede Frage anhand von Daten zu stellen.
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