应该首先构建哪个：数据仓库还是数据集市？这是最近一直困扰IT经理的问题。大多数供应商会说数据仓库很难做而且成本很高，而且不建议这样做。他们说数据仓库需要很长时间才能建立。此外，他们说，它面临着很多关于公司同时面临的问题。其中一些问题是遗留数据的集成，以及管理大量数据的困难。数据集市确实从数据仓库中产生了令人沮丧的形象，但这些都不是真的。对于这种误解，需要一个彻底的定义和差异引用。但什么是数据集市和数据仓库？
首先必须知道数据集市代表一家特定的公司。它代表其程序，数据，软件和硬件。这意味着每个部门都有单独的数据集市。例如，有一个数据集市用于生产、财务、另一个用于销售部门，另一个用于营销。每个数据集市都有其特定的功能和特性。它与其他部门的其他数据集市不同，但它们可以一起协调。数据集市专注于个人和特定部门，这就是为什么它无法处理大数据的原因。星形连接结构数据库用于收集所有数据集市数据库进行设计。有两种类型的数据集市，独立数据集市(这是较强的数据)和依赖数据集市(这是不太强大的数据集市)。必须创建多个独立的数据集市，以便将其用于组织。
数据仓库很广泛，不仅限于关注特定部门。它可以代表整个公司;它包括公司数据的所有主体和模型。数据仓库不仅限于与部门和公司的主题领域相关。与数据集市相比，存储在数据仓库中的数据更详细。数据仓库索引的方式很轻，因为它必须处理大量数据。数据仓库覆盖了公司或公司的大面积，这就是为什么处理它需要很长时间的原因。这也是为什么数据集市快速且易于使用、设计和实现的原因，因为它只处理少量数据。这也是为什么数据仓库比数据集市更昂贵的原因。
数据仓库和数据集市的区别
- 数据集市专注于公司或公司的各个部门，而数据仓库可以代表整个公司或公司。
- 数据集市只能处理少量数据，这与可以处理大量数据的数据仓库不同。
- 数据仓库可能会变得昂贵且难以使用，因为它涵盖了公司或公司的广泛部分，不像数据集市，因为它处理公司或公司的小部门，因此价格合理且方便。
数据仓库和数据集市的区别
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