Datalagring vs. data mars
Hva bør du bygge først: datalageret eller datamartet? Dette er spørsmålet som har plaget IT-ledere mye i det siste. De fleste leverandører vil si at datalagerene er vanskelig og dyrt å gjøre, og at de ikke er tilrådelig. De sier at datalagerene tar lang tid å bygge. De sier også at det står overfor mange spørsmål angående hva selskap står overfor i mellomtiden. Noen av problemene er integrering av eldre data, og vanskeligheter med å håndtere store datamengder. Data mart har definitivt laget et dystert bilde av datalageret, men alt dette stemmer ikke. En grundig definisjon og forskjells sitering er nødvendig for denne misforståelsen. Men hva er datasett og datalager?
Først må man vite at data mart representerer et bestemt selskap. Den representerer sine programmer, data, programvare og maskinvare. Det betyr at det er separat datamart for hver avdeling. For eksempel er det en datamaskin for produksjon, for økonomi, en annen for salgsavdeling og en annen for markedsføring. Hver datamart har sine egne spesifikke funksjoner og funksjoner. Det er ikke identisk med andre datamarkeringer fra andre avdelinger, men de kan koordinere sammen. Data mart er fokusert på individuell og spesifikk avdeling, og det er derfor den ikke kan håndtere big data. Star-join struktur-databasen brukes til å samle all data mart database for design. Det er to typer datamarts, den uavhengige datamarts (dette er sterkere data) og den avhengige datamarts (dette er den mindre sterkeste). Man må opprette flere uavhengige datamarts slik at den kan brukes til organisering.
Datalager er bredt og ikke begrenset til kun å fokusere på spesifikke avdelinger. Det kan representere hele selskapet; den omfatter alle emner og modeller for bedriftsdata. Datalager er ikke begrenset til å være relatert til fagområder i avdelinger og selskaper. Dataene som er lagret i datalagring er mer detaljerte sammenlignet med datamart. Måten datalagerindeksen er lett fordi den må håndtere stort datamengde. Datalager dekker et stort område av selskapet eller selskapet, og det tar derfor lang tid å behandle det. Det er også grunnen til at datamarkeringer er raske og enkle å bruke, designe og implementere fordi det bare håndterer små datamengder. Dette er også grunnen til at datalagring er dyrere sammenlignet med datamart.
SAMMENDRAG:
1.
Data Mart er fokusert på individuelle avdelinger i selskapet eller selskapet, mens datalagring kan representere hele selskapet eller selskapet som helhet.
2.
Data mart kan bare behandle små datamengder, i motsetning til datalagring som kan behandle store datamengder.
3.
Datalagring kan bli dyrt og vanskelig å bruke fordi det dekker en bred del av selskapet eller selskapet, i motsetning til datamarkedet som er rimelig og praktisk fordi det har å gjøre med små avdelinger i selskapet eller selskapet.
Copyright © Alle Rettigheter Reservert | asayamind.com