Video: Difference between DW and ODS 2025
zu definieren. Die Idee eines Data Mart ist kaum revolutionär, trotz allem, was Sie auf Blogs und in der Computerfachpresse lesen könnten, und was Sie vielleicht hören Sie bei Konferenzen oder Seminaren. Ein Data Mart ist einfach ein verkleinertes Data Warehouse - das ist alles.
Anbieter tun ihr Bestes, um Data Marts im Kontext ihrer Produkte zu definieren. Berater und Analysten definieren Data Marts in der Regel so, dass sie für ihre speziellen Angebote und Fachgebiete vorteilhaft sind. So läuft dieses Geschäft. seien Sie bereit, die schwierigen Fragen zu stellen.
Wenn Sie ein Projekt von Anfang an mit einer der folgenden Prämissen starten, haben Sie bereits zwei Schläge gegen Sie:
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"Wir bauen ein echtes Data Warehouse, keine kleinen Daten Markt. "
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" Wir bauen einen Data Mart, kein Data Warehouse. "
Wenn Sie Ihr Projekt als den einen oder anderen dieser Begriffe kennzeichnen, haben Sie bereits einige vorgefasste Meinungen über die Arbeit, die Sie erledigen werden, bevor Sie überhaupt anfangen, sich mit dem Geschäftsproblem zu befassen. Bis Sie die folgenden drei Probleme verstanden haben, haben Sie keine Grundlage, um Ihr bevorstehendes Projekt entweder als Data Mart oder als Data Warehouse zu klassifizieren:
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Die Volumes und Merkmale der Daten, die Sie benötigen
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Die geschäftlichen Probleme, die Sie lösen möchten, und die Fragen, die Sie beantworten möchten
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Der geschäftliche Nutzen, den Sie erwarten, wenn Sie System wird erfolgreich erstellt
Wenn Sie eine Untergruppe von Daten aus einer vorhandenen Anwendung extrahieren und in einer anderen Umgebung neu hosten, können Sie genau aufrufen, wofür Sie einen Data Mart erstellen.
Aber wenn Sie ganz von vorne anfangen, Daten aus einem oder mehreren Quellsystemen extrahieren, die Qualitätssicherung und -transformation übernehmen und diese Daten in eine separate Umgebung kopieren, entscheidet sich, ob Sie bauen ein Data Warehouse oder ein Data Mart?
Obwohl einige Richtlinien existieren, wie die Anzahl der Themenbereiche und Datenmengen, läuft alles auf diese Aussage hinaus: Sobald Sie anfangen, Ihre Umgebung als die eine oder andere zu bezeichnen, fügen Sie vorgefasste Meinungen und Überzeugungen über seine Eigenschaften, die möglicherweise nicht Ihren geschäftlichen Anforderungen entsprechen.
Hier ist die Antwort: Vergessen Sie die Begriffe Data Warehouse und Data Mart. Konzentrieren Sie sich stattdessen auf Ihr Geschäftsproblem und seine mögliche Lösung. Welche Daten benötigen Sie, um bestimmte Informations- und Analysefunktionen auszuführen? wo sind diese Daten jetzt und in welcher Form; und was müssen Sie tun, um es Ihren Nutzern zur Verfügung zu stellen?
Überlassen Sie den Verkäufern und Analysten die Terminologiekriege. Lassen Sie sich nicht in den Hype verstricken.
