Die kritischen Unterschiede zwischen Data Marts und Data Warehouses

Da die Mengen an gesammelten Daten exponentiell gewachsen sind, hat die Cloud-Speicherinfrastruktur Schritt gehalten. Unternehmen können aus Data Warehouses, Data Lakes, Lake Houses usw. wählen.

Data Marts und Warehouses sind zwei der am häufigsten verwendeten Speicheroptionen. Beide bieten unterschiedliche Vor- und Nachteile, und Ihre Geschäftsziele bestimmen letztendlich, welche am besten zu Ihnen passt.

Wie können Sie also die beste Wahl treffen? Hier sind die wichtigsten Unterschiede zwischen Data Marts und Warehouses.

Unterschied #1 – Definitionen

Data Warehouses und Marts können anhand ihrer Namen unterschieden werden. Warehouses sind große Repositories von Daten, die aus verschiedenen Quellen gesammelt werden.

Typischerweise sind die in Warehouses gespeicherten Datenmengen groß. Im Gegensatz dazu ist ein Data Mart ein Teilmenge eines Data Warehouses. Seine Nutzung ist auf eine bestimmte Abteilung oder Geschäftseinheit lokalisiert.

Häufig verwenden Unternehmen Data Marts und Lakes zusammen mit einem Warehouse. Viele Unternehmen nutzen beispielsweise Snowflake (ein Data Warehouse) zusammen mit einem Data Lake wie Databricks. Sie setzen dann einen Data Mart als Einmal-Lösung ein, um lokale Geschäftsbedürfnisse zu adressieren.

Daher kommt die Frage des Vergleichs von Lösungen wie Databricks vs. Snowflake oft auf Ihre Geschäftsbedürfnisse zurück. Darüber hinaus müssen Sie dann herausfinden, ob Sie einen Data Mart für zusätzliche Datenverarbeitung benötigen. Marts helfen Ihnen, Daten schnell zu verarbeiten und zu laden, während Warehouses vergleichsweise langsam sind.

Warehouses beherbergen jedoch ein großes Datenvolumen im Vergleich zu Data Marts. Außerdem können Sie innerhalb eines Warehouses detaillierte Schemata definieren, während Marts sich gut für weniger komplexe Definitionen eignen. Wenn Ihre Daten also vielfältig sind und eine tiefgehende Analyse erfordern, ist ein Warehouse wahrscheinlich die beste Wahl.

Ein Data Mart ist eine großartige Option, wenn Sie mehrere vordefinierte Datenanforderungen haben, die einen spezifischen Satz von Variablen benötigen.

Unterschied #2 – Umfang

Ein Data Warehouse hat das Ziel, die gesamte Organisation zu bedienen, wie Sie bereits gelernt haben. Dieses Ziel führt zu Design- und Verarbeitungsbedingungen, die Unterschiede in den täglichen Prozessen schaffen. Beispielsweise nehmen Warehouses Daten aus mehreren Quellen auf, während Marts Daten aus einer kleinen Anzahl von ihnen beherbergen.

Infolgedessen sind die Größen von Warehouses groß, während Marts relativ klein sind. Warehouses sind sehr komplex zu installieren, da die Definitionen von Datenschemata und ETL-Prozesse eine Weile dauern, um definiert zu werden. Im Gegensatz dazu können Marts in wenigen Wochen betriebsbereit sein, sobald die vorläufigen Aufgaben ausgeführt wurden.

Data Marts haben, wie Sie bereits gelernt haben, begrenzte Anwendungen. Sie sind keine effiziente Wahl, wenn Sie Ihre Datenverarbeitungsfähigkeiten skalieren möchten. Warehouses bieten Ihnen Flexibilität, wenn es um die Skalierung geht, da Sie problemlos neue Tabellen und Schemata hinzufügen können, um neue Daten zu berücksichtigen.

Die Größe eines Warehouses arbeitet jedoch oft gegen Ihre Ziele. Wenn Ihr Unternehmen eine massive Veränderung erlebt, die Datenneudefinitionen erfordert, wird Ihr aktuelles Warehouse zu einem Hindernis für den Fortschritt. Sie werden höchstwahrscheinlich ein neues installieren müssen, was die Markteinführungszeiten verzögern wird.

Marts sind daher besser geeignet für sich schnell ändernde Geschäftsbedingungen. Allerdings haben auch sie Grenzen. Wenn sich Ihre zugrunde liegenden Datenanalysevariablen häufig ändern, wird Ihnen Ihr Data Mart nicht viel helfen. Sie könnten problemlos mehrere Data Marts bereitstellen, um sich ändernde Bedingungen zu berücksichtigen, aber irgendwann benötigen Sie ein Warehouse, um Ihre Daten zu speichern und zu zentralisieren.

Unterschied #3 – Analyseimplikationen

Warehouses können große Mengen komplexer Daten speichern, und das hilft Ihnen, komplexe Analysen auf Daten durchzuführen. Das bedeutet jedoch nicht, dass Data Marts keine Analysezwecke erfüllen.

Der Kontext, in dem Sie Analysen benötigen, ist entscheidend. Wenn Ihr Unternehmen komplexe Modellierungen benötigt und beabsichtigt, KI-Engines zur Datenverarbeitung zu implementieren, ist ein Warehouse Ihre beste Wahl.

Der Nachteil von warehouse-gesteuerten Analysen ist, dass Abfragen eine Weile dauern, um ausgeführt zu werden. Wenn Ihr Unternehmen ständig wechselnden Bedingungen ausgesetzt ist, könnten Ihre Analysen veraltet sein, bis die Ergebnisse eintreffen. Daher werden in solchen Situationen oft Data Marts verwendet. Sie müssen jedoch spezifisch sein, wenn Sie einen Mart verwenden.

Wenn beispielsweise Ihr Vertriebsteam sofortige Einblicke in die aktuellen Kauftrends der Kunden benötigt, wird ein Data Mart ihnen nicht helfen, da diese Analyse eine große Datenverarbeitung erfordert.

Wenn sie jedoch Einblicke in die Kauftrends bestimmter Produkte (verkaufte Einheiten, Standorte, umsatzstärkste Standorte, Produktverkäufe im Vergleich zu anderen Produkten, Benchmarks usw.) benötigen, ist ein Data Mart eine großartige Wahl.

Dank der schnellen Rückgabe von Ergebnissen können Ihre Teams schnell ad-hoc Entscheidungen treffen, was sich positiv auf Ihr Geschäft auswirkt. Der Trick besteht darin, zu definieren, auf welche Bereiche Ihres Unternehmens Sie sich konzentrieren möchten. Wenn Ihr Fokus über eine einzelne Abteilung oder Geschäftsbereich hinausgeht, wird Ihnen ein Lake oder Warehouse besser dienen.

Jede Entscheidung, die auf eine langfristige Leistungssteigerung abzielt, benötigt ein Warehouse. Ein erheblicher Prozentsatz der heutzutage gesammelten Daten ist unstrukturiert. In solchen Fällen sind Warehouses und Lakes eine bessere Wahl als Marts.

Welche Wahl ist die beste für Sie?

Letztendlich reduziert sich die Wahl zwischen einem Data Mart und einem Data Warehouse auf Ihre Geschäftsziele und Zeitrahmen. Beide Optionen werden Ihnen gut dienen, also nehmen Sie sich die Zeit, um zu entscheiden, welche am besten zu Ihnen passt.