データウェアハウスとデータマートの主な違いは、データウェアハウスがビジネス上の意思決定を行うためにデータの統合、分析、レポート作成を行うシステムであるのに対し、データマートはデータウェアハウスのサブセットで組織の単一の機能分野に焦点を当てたものであることです。
データウェアハウスは、ビジネス上の意思決定を行うために、データの分析、レポートの作成、可視化を支援するシステムです。
ビジネスインテリジェンス活動を向上させる。
データウェアハウスは、組織の要件に応じて設計する必要があります。
一方、データマートはデータウェアハウスのサブセットであり、データの整合性とセキュリティを提供するものです。
データウェアハウスとは
データウェアハウスとは、様々な業務システムからデータを収集するリポジトリのことである。
データソースからデータを取得して分析し、ビジネスの洞察を得ることができる。
データウェアハウスは、複数のデータソースからデータを取得する。
さらに、これらのデータソースは、Excel、ERP、CRM、財務アプリケーションなどの業務システムや、MySQL、MSSQL、Oracleなどのデータベースである場合もあります。
すべてのデータは、抽出され、変換され、ウェアハウスにロードされます。
この工程をETL工程と呼ぶ。
その後、データが統合され、貴重なビジネス洞察を取るために処理されます。
さらに、ウェアハウス内のデータにアクセスし、分析するためのビジネスインテリジェンスソフトウェアプログラムがあります。
データウェアハウスは、複数の利点を提供します。
データウェアハウスは、分析プロセスを業務プロセスから切り離し、ビジネスユーザーが関連データに素早くアクセスし、問い合わせることを可能にする。
また、データの一貫性と品質も向上させることができます。
さらに、Microsoft Azure SQLデータウェアハウス、Amazon Redshift、Google BigQueryは、クラウドベースのデータウェアハウスです。
これらは、初期のインフラストラクチャと継続的なメンテナンスのコストを削減することができます。
データマートとは
データマートとは、データの小さなリポジトリのことです。
各データマートには、特定のユーザーが必要とするデータが含まれています。
ある組織では、販売部門と在庫部門が別々のデータマートを持つ。
さらに、データウェアハウスの独立したサブシステムです。
データマートには、依存型データマート、独立型データマート、ハイブリッド型データマートの3つのタイプがあります。
依存型データマートは、単一のデータウェアハウスからデータを取得し、集中化を図ります。
独立型データマートは、中央のデータウェアハウスを使用しません。
したがって、組織内の小規模なグループに適しています。
一方、ハイブリッドデータマートは、データウェアハウスに属さないデータソースからの入力を組み合わせます。
そのため、より柔軟性が高く、複数のデータベースを持つ組織に適しています。
データウェアハウスとデータマートの違い
定義
データウェアハウスは、複数のデータベースから統合されたデータを格納する中央ロケーションであるのに対し、データマートは、ナレッジワーカーの特定のコミュニティに役立つように設計されたデータのリポジトリです。
これが、データウェアハウスとデータマートの主な違いです。
目的
データウェアハウスの目的は、ビジネスインテリジェンス、バッチレポート、データの可視化をサポートすることです。
一方、データマートの目的は、特定のユーザーコミュニティによるデータの保存と利用です。
データキャプチャ
データウェアハウスとデータマートのもう一つの違いは、データの取り込みです。
データウェアハウスは複数のデータソースからデータを取得し、データマートはデータウェアハウスや運用システム、外部ソースからデータを取得する。
使用方法
また、データウェアハウスは、複数のソースからデータを収集し、それらを分析してビジネス上の意思決定を行うことができますが、データマートは、特定のビジネスグループに関連するデータを格納し、組織がデータに簡単かつ迅速にアクセスできるようにするものです。
これが、データウェアハウスとデータマートのもう一つの違いです。
結論
データウェアハウスとデータマートの主な違いは、データウェアハウスがビジネス上の意思決定を行うためにデータの統合、分析、報告を行うシステムであるのに対し、データマートは組織の単一の機能分野に焦点を当てたデータウェアハウスのサブセットである点です。
