Tietojen analysointi on yksi organisaation halutuimmista tarpeista. Analyysivaatimukset keräävät vauhtia ja vauhtia varsinkin, jos organisaatio kasvaa useiden yksiköiden ja divisioonien aikana.
Yhteisö haluaa milloin tahansa arvioida tietoja ymmärtääkseen ja/tai tehdäkseen koko yksikköä tai alaosastoa koskevia päätöksiä. Data Warehouse ja Data Mart ovat suosituimpia työkaluja, joita käytetään tällaisissa skenaarioissa. Data Warehouse ja Data Mart suorittavat saman tehtävän eli. data-analyysissä niillä on kuitenkin hienoisia eroja varsinkin kun se liittyy palveleviin käyttäjiin.
Data Warehouse vs Data Mart
Ero Data Warehousen ja Data Martin välillä on se, että Data Warehouse on kokoonpano tietojen analysointiin organisaation yleisellä tasolla, kun taas Data Mart on Data Warehousen osajoukko ja sitä käytetään tietojen analysointiin tiettyjä verkkotunnuksia/käyttäjiä varten.
Yllä oleva ei kuitenkaan ole ainoa ero. Molempien termien vertailu tietyillä parametreilla voi paljastaa hienovaraisia näkökohtia:
Data Warehousen ja Data Martin vertailutaulukko (taulukkomuodossa)
| Vertailuparametri | Tietovarasto | Data Mart |
|---|---|---|
| Merkitys | Järjestelmä, jota käytetään suurten tietomäärien tallentamiseen, hakemiseen, hallintaan, raportoimiseen ja analysoimiseen | Data Mart on Data Warehousen alatyyppi tai alajoukko |
| Tarkoitus | Tietojen analysointia varten | Käytetään tietojen analysointiin, mutta kohdistettu tai suunniteltu tietyille ryhmille tai käyttäjille |
| Toteutusnäkökulma | Lisää aikaa monimutkaisen luonteen ja kyvyn käsitellä suuria tietoja vuoksi | Vähemmän aikaa, koska keskittyy vain tiettyihin alueisiin |
| Aihealue | Ei keskity mihinkään tiettyyn alueeseen tai aiheeseen, vaan sitä hyödynnetään koko liiketoiminnassa kokonaisuutena | Se on aihekohtaista, esimerkiksi henkilöstöosastoon liittyvän tiedon analysointia |
| Tietojen määrä | Joo | Ei, koska se koskee tiettyjä käyttäjiä |
| Makrotaso tai mikrotaso | Käytetään koko organisaatiossa | Suunniteltu vain tietyille käyttäjille, joten sitä voidaan pitää sopivana mikrotasolla |
| Kumpi on hyödyllisempi? | Riippuu erityistarpeista, mutta yleisesti ottaen sitä voidaan pitää hyödyllisempänä, koska se tarjoaa tiedot koko yrityksestä (mukaan lukien kaikki osastot) | Riippuu erityistarpeista, mutta yleisesti sitä voidaan pitää vähemmän hyödyllisenä, koska se rajoittuu joihinkin verkkotunnuksiin/käyttäjäryhmiin |
Mikä on Data Warehouse?
Data Warehouse on suosituin järjestelmä suurien tietojen hallintaan. Data Warehousea voidaan kutsua tehokkaaksi työkaluksi tietojen analysointiin. Data Warehouse on tietovarasto, joka on suunniteltu tutkimaan, tutkimaan ja analysoimaan hankalia ja valtavia tietomääriä, jotka voivat olla joko historiallisia tai ajankohtaisia.
Data Warehouse pyrkii keräämään dataa useista lähteistä tai sovelluksista, käsittelemään niitä ja suorittamaan lopuksi analyysin. Tämä prosessi auttaa luomaan lukuisia yhteenvetoja ja mukautettuja raportteja johdon päätöksentekoa varten. Yksi Data Warehousen mielenkiintoisista ominaisuuksista on, että tallennettuja tietoja ei poisteta, kun uusia tietoja lisätään.
Data Warehouse on siunaus organisaatiolle data-analyysin kannalta. Data Warehousea käytetään pääasiassa tietojen raportointiin, pakkaamiseen, analysointiin, tutkimiseen, integrointiin ja yhteenvetoon dataan liittyvien arvioiden ja päätelmien tekemiseen. Data Warehouse sisältää kehittyneitä tekniikoita nopean haun ja tarkan analyysin mahdollistamiseksi.
Data Warehousessa on joitain haittoja, jotka estävät tiettyjä organisaatioita toteuttamasta samaa. Suurimpia haittoja ovat kallis käyttöönotto ja jatkuva ylläpito. Lisäksi, jos tiedot ovat liian monimutkaisia ja suuria, käsittelyaika voi lyhentyä huomattavasti.
Mikä Data Mart on?
Data Mart on osa (tyyppi) Data Warehousea. Yksinkertaisesti sanottuna Data Mart on Data Warehouse -ympäristön pääsykerros, jota käytetään tietojen jakamiseen tietyille käyttäjille. Data Marttia voidaan pitää Data Warehousen osajoukkona (ja myös tärkeänä).
Data Mart on aihe- tai tavoitesuuntautunut, mikä tarkoittaa, että se on rakennettu vastaamaan organisaation tiettyjen ryhmien tai osastojen tarpeita. Esimerkiksi organisaation henkilöstöosasto voi olla kiinnostunut analysoimaan tietoja pysymis- ja erotrendeistä. Tällaisissa tapauksissa Data Mart auttaa luomaan tarvittavat tulokset.
Data Mart on yksinkertainen ja helppo hallita, ja se tulee halvemmalla. Data Mart hyödyntää rajoitettuja määriä dataa ja käsittelee sen nopeasti. Koska Data Mart keskittyy vain tiettyihin käyttäjiin/sektoreihin, on hyödyllistä arvioida tietoja mikrotasolla tai tietyillä liiketoimintalinjoilla.
Data Martilla on joitain puutteita. Esimerkiksi Data Mart voi noutaa tietoja vain rajoitetuista/harvoista lähteistä, voi tallentaa vain rajoitetun määrän tietoa ja sillä on tiettyjä kokorajoituksia. Organisaation kasvaessa voi myös olla taipumus luoda liian monta Data Martia, mikä voi olla monimutkainen prosessi. Data Martia ei voida pitää yrityksen laajuisena alustana data-analyysiratkaisuille.
Tärkeimmät erot Data Warehousen ja Data Martin välillä
Johtopäätös
Data Warehouse ja Data Mart ovat melko samanlaisia tiedonhallintakyvyltään. Molemmat tarjoavat useita, mutta erillisiä etuja, ja niillä on tiettyjä haittoja. Data Warehouse ja Data Mart palvelevat samaa tarkoitusta (eli data-analyysiä), mutta ne palvelevat eri käyttäjäryhmiä.
Data Warehouse auttaa organisaatiotasolla, kun taas Data Mart tukee osastotasolla. Siksi on tärkeää arvioida nämä näkökohdat ja myös yksilölliset/organisaatio-/jaostokohtaiset tarpeet ennen kuin päätät ottaa käyttöön joko Data Warehousen tai Data Martin.
Varovainen vaihtoehto olisi aloittaa Data Warehousesta ja siirtyä myöhemmin Data Martiin, jos erityistä aihetta tarvitaan. Perusteellista käytännön ymmärrystä ja neuvoja erityisesti tiedonhallinnan asiantuntijoilta suositellaan, jotta saat täyden hyödyn joko Data Warehousen tai Data Martin käyttöönotosta.
Tärkein painopiste, joka tulee aina pitää perspektiivissä, on se, palveleeko toteutettu järjestelmä organisaation perimmäistä tarkoitusta.
