Perbedaan Antara Gudang Data dan Data Mart (Dengan Tabel)
Analisis data adalah salah satu kebutuhan yang paling dicari oleh organisasi mana pun. Persyaratan analitik mendapatkan kecepatan dan momentum, terutama jika organisasi berkembang selama periode yang mencakup banyak unit dan divisi.
Setiap saat, suatu entitas ingin mengevaluasi data untuk memahami dan/atau membuat keputusan yang terkait dengan keseluruhan unit atau subdivisi. Gudang Data dan Data Mart adalah alat pilihan yang digunakan dalam skenario tersebut. Gudang Data dan Data Mart melakukan tugas yang sama, yaitu. Namun, analisis data memiliki perbedaan yang halus, terutama jika berkaitan dengan pengguna yang dilayani.
Perbedaan utama antara Data Warehouse dan Data Mart adalah Data Warehouse adalah pengaturan untuk menganalisis data pada tingkat organisasi umum sedangkan Data Mart adalah subset dari Data Warehouse dan digunakan untuk menganalisis data untuk domain/pengguna tertentu.
Namun, perbedaan di atas bukanlah satu-satunya. Perbandingan antara kedua istilah pada parameter tertentu dapat menjelaskan aspek halus:
Tabel perbandingan antara Data Warehouse dan Data Mart (dalam bentuk tabel)
|
Parameter Perbandingan Data Warehouse Data Mart |
||
|
Nalar |
Sistem yang digunakan untuk menyimpan, mengambil, mengelola, melaporkan, dan menganalisis sejumlah besar jenis data apa pun. |
Data Mart adalah subtipe atau bagian dari Data Warehouse |
|
Tujuan |
Untuk analisis data |
Ini digunakan untuk analisis data, tetapi ditargetkan atau dirancang untuk kelompok atau pengguna tertentu. |
|
Perspektif implementasi |
Lebih banyak waktu karena sifat kompleks dan kemampuan untuk menangani data besar |
Lebih sedikit waktu karena hanya berfokus pada area tertentu |
|
bidang subjek |
Itu tidak fokus pada domain atau topik tertentu, itu digunakan untuk seluruh bisnis secara keseluruhan. |
Ini berorientasi pada topik, misalnya, analisis data yang terkait dengan departemen sumber daya manusia |
|
Jumlah data |
Ya |
Tidak, karena ini khusus untuk beberapa pengguna. |
|
Tingkat makro atau tingkat mikro |
Digunakan untuk seluruh organisasi |
Difokuskan hanya untuk pengguna tertentu, sehingga bisa dianggap cocok di level mikro |
|
Mana yang lebih bermanfaat? |
Itu tergantung pada kebutuhan spesifik, tetapi secara umum dapat dianggap lebih bermanfaat karena menyediakan informasi untuk seluruh perusahaan (termasuk semua departemen) |
Itu tergantung pada kebutuhan spesifik, tetapi secara umum dapat dianggap kurang bermanfaat karena terbatas pada beberapa domain / grup pengguna |
Apa itu Gudang Data?
Gudang Data adalah sistem yang paling disukai untuk mengelola data besar. Gudang data dapat disebut sebagai alat yang ampuh untuk menganalisis data. Gudang Data adalah pengaturan informasi untuk meneliti, meneliti, dan menganalisis volume data yang besar dan banyak yang mungkin historis atau saat ini.
Data Warehouse bekerja dengan filosofi mengumpulkan data dari berbagai sumber atau aplikasi, memprosesnya, dan terakhir melakukan analisis. Proses ini membantu menghasilkan banyak ringkasan dan laporan yang disesuaikan untuk pengambilan keputusan manajemen. Salah satu fitur menarik dari Data Warehouse adalah data yang tersimpan tidak terhapus saat data baru ditambahkan.
Gudang Data adalah anugerah bagi organisasi dalam hal analisis data. Gudang data terutama digunakan untuk melaporkan, mengompres, menganalisis, menyelidiki, mengintegrasikan, dan meringkas data untuk membuat penilaian dan penentuan yang terkait dengan data. Gudang Data mengadopsi teknik canggih untuk memungkinkan pencarian cepat dan analisis yang akurat.
Gudang Data memiliki beberapa kekurangan yang mencegah organisasi tertentu untuk mengimplementasikannya. Beberapa kelemahan utama termasuk implementasi yang mahal dan pemeliharaan yang berkelanjutan. Selain itu, jika data yang terlibat terlalu rumit dan banyak, waktu pemrosesan dapat sangat dikurangi.
Apa itu DataMart?
Data Mart adalah bagian (tipe) dari Data Warehouse. Secara sederhana, Data Mart adalah lapisan akses lingkungan gudang data, yang digunakan untuk mendistribusikan data ke pengguna tertentu. Data Mart dapat dianggap sebagai subset (dan yang utama juga) dari Data Warehouse.
Data Mart berorientasi pada topik atau tujuan, yang artinya dirancang untuk memenuhi kebutuhan kelompok atau departemen tertentu dalam suatu organisasi. Misalnya, divisi sumber daya manusia organisasi mungkin tertarik untuk menganalisis data tren retensi dan penghentian. Dalam kasus seperti itu, Data Mart akan membantu memberikan hasil yang diperlukan.
Data Mart sederhana dan mudah dikelola serta berbiaya lebih rendah. Data Mart menggunakan data dalam jumlah terbatas dan memprosesnya dengan cepat. Karena Data Mart hanya berfokus pada pengguna tertentu/sektor tertentu, merupakan berkah untuk mengevaluasi data pada tingkat mikro atau lini bisnis tertentu.
Data Mart memiliki beberapa kekurangan. Misalnya, Data Mart hanya dapat menarik data dari sumber yang terbatas/sedikit, hanya dapat menyimpan data dalam jumlah terbatas, dan akan memiliki batasan ukuran tertentu. Selain itu, seiring pertumbuhan organisasi, mungkin ada kecenderungan untuk membuat terlalu banyak Data Mart, yang dapat menjadi proses yang rumit. Data Mart tidak dapat dianggap sebagai platform perusahaan untuk solusi analitik data.
Perbedaan utama antara Data Warehouse dan Data Mart
- Data Warehouse adalah sistem untuk mengelola dan menganalisis data dalam jumlah besar. Data mart adalah jenis gudang data.
- Data Warehouse mengelola data semua departemen/perusahaan secara keseluruhan. Data Mart berfokus pada domain/pengguna/grup tertentu.
- Implementasi dan desain data warehouse merupakan proses yang kompleks dan membutuhkan waktu. Desain dan implementasi Data Mart mudah dan membutuhkan lebih sedikit waktu.
- Gudang data dapat mengambil data dalam jumlah besar, tetapi pemrosesan akan memakan waktu lebih lama. Data Mart hanya membutuhkan lebih sedikit data untuk diproses, tetapi akan diproses dengan cepat.
- Kisaran ukuran datastore cukup besar (mungkin lebih dari 1TB). Ukuran Data Mart kecil (hanya dalam GB).
- Gudang data lebih berguna untuk organisasi secara keseluruhan. Data Mart lebih bermanfaat untuk satu domain/departemen.
Kesimpulan
Data Warehouse dan Data Mart sangat mirip dalam kemampuan manajemen datanya. Keduanya menawarkan banyak manfaat tetapi berbeda dan memiliki kekurangan tertentu. Data Warehouse dan Data Mart memiliki tujuan yang sama (yaitu analisis data) tetapi melayani kelompok pengguna yang berbeda.
Data Warehouse akan membantu di tingkat organisasi, sedangkan Data Mart akan memberikan dukungan di tingkat departemen. Oleh karena itu, penting untuk mengevaluasi aspek-aspek tersebut dan juga kebutuhan individu/organisasi/divisi sebelum memutuskan untuk mengadopsi Data Warehouse atau Data Mart.
Pilihan yang bijaksana adalah memulai dengan Data Warehouse dan kemudian pindah ke Data Mart jika ada kebutuhan untuk topik tertentu. Pengetahuan dan saran praktis yang lengkap terutama dari spesialis manajemen data disarankan untuk mendapatkan manfaat penuh dari implementasi Data Warehouse atau Data Mart.
Titik fokus terpenting yang harus selalu diperhatikan adalah apakah sistem yang diimplementasikan akan melayani tujuan akhir organisasi.
Word cloud untuk membedakan antara gudang data dan pusat data
Berikut kumpulan istilah yang paling banyak digunakan dalam artikel ini tentang Data Warehouse dan Data Mart . Ini akan membantu Anda mengingat istilah terkait seperti yang digunakan dalam artikel ini di tahap selanjutnya.
Referensi
- https://go.gale.com/ps/i.do?id=GALE%7CA18993844&sid=googleScholar&v=2.1&it=r&linkaccess=abs&issn=00010782&p=AONE&sw=w
- https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/313310.313345
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6108446/
Cobalah kuis TI