数据分析是任何组织最受欢迎的需求之一。分析需求会加快速度和势头，特别是当组织在跨越多个单位和部门的一段时间内成长时。

在任何时候，实体都希望评估数据，以了解和/或做出与整个部门或子部门相关的决策。数据仓库和数据集市是在这些场景中使用的最受欢迎的工具。数据仓库和数据集市执行相同的任务，即。然而，在数据分析方面，它们有细微的差别，特别是当涉及到所服务的用户时。

数据仓库(data warehouse) vs. 数据集市(data mart)

数据仓库和数据集市的区别在于，数据仓库是用于在整个组织级别分析数据的设置，而数据集市是数据仓库的子集，用于分析特定域/用户的数据。

然而，以上并不是唯一的区别。两个术语在某些参数上的比较可以揭示一些微妙的方面：

数据仓库与数据集市对照表（表格形式）

什么是数据仓库(data warehouse)？

数据仓库是管理海量数据的首选系统。数据仓库是分析数据的有力工具。数据仓库是一个信息系统，用于仔细检查、调查和分析繁琐而庞大的数据量，这些数据量可以是历史数据，也可以是当前数据。

数据仓库的工作原理是从许多来源或应用程序收集数据，对其进行处理，最后进行分析。此过程有助于生成大量摘要和定制报告，以供管理决策使用。数据仓库的一个有趣的特性是，当添加新数据时，存储的数据不会被擦除。

就数据分析而言，数据仓库对一个组织来说是一个福音。数据仓库主要用于对数据进行报告、压缩、分析、调查、整合和汇总，对数据进行判断和确定。数据仓库包含复杂的技术，以实现快速搜索和准确分析。

数据仓库有一些缺点，使某些组织无法实现相同的功能。一些主要缺点包括昂贵的实现和持续的维护。此外，如果涉及的数据过于复杂和庞大，处理时间可能会大大减少。

什么是数据集市(data mart)？

数据集市是数据仓库的一部分（类型）。简单来说，数据集市是数据仓库环境的访问层，用于将数据分发给特定用户。数据集市可以看作是数据仓库的一个子集（也是重要的一个子集）。

数据集市是以主题或目标为导向的，这意味着它是为满足组织内特定组或部门的需求而构建的。例如，本组织的人力资源司可能有兴趣分析留任和离职趋势的数据。在这种情况下，数据集市将帮助生成所需的结果。

数据集市简单易管理，成本更低。数据集市利用有限的数据量并快速处理相同的数据。由于数据集市只专注于某些特定的用户/部门，因此在微观层面或特定的业务线评估数据是一个福音。

数据集市有一些缺点。例如，数据集市只能从有限/很少的源中提取数据，只能存储有限数量的数据，并且会有一定的大小限制。此外，随着组织的发展，可能会有创建太多数据集市的趋势，这可能是一个复杂的过程。数据集市不能被视为数据分析解决方案的企业级平台。

数据仓库和数据集市的主要区别

• 数据仓库是一个管理和分析海量数据的系统。数据集市是一种数据仓库。
• 数据仓库将所有部门/业务的数据作为一个整体进行管理。数据集市专注于特定的域/用户/组。
• 数据仓库的实现和设计是一个复杂的过程，需要时间。数据集市的设计和实现非常简单，而且花费的时间更少。
• 数据仓库可以接收大量的数据，但需要更多的时间来处理。数据集市只需要较少的数据进行处理，但处理速度很快。
• 数据仓库的大小范围非常大（可能超过1tb）数据集市的大小很小（仅以国标为单位）。
• 数据仓库对于整个组织来说更有用。数据集市对于单个域/部门更有帮助。

结论

数据仓库和数据集市在数据管理能力上非常相似。两者都有多种不同的好处，但也有一些缺点。数据仓库和数据集市服务于相同的目的（即数据分析），但它们服务于不同的用户组。

数据仓库将在组织层面提供帮助，而数据集市将在部门层面提供支持。因此，在决定采用数据仓库或数据集市之前，评估这些方面以及个人/组织/部门的需求非常重要。

一个谨慎的选择是从数据仓库开始，如果有特定的主题需要的话，再转到数据集市。为了充分利用数据仓库或数据集市部署带来的好处，建议对数据管理专家进行深入的实际理解和建议。

最重要的焦点应该始终保持在正确的角度，是实施的系统是否将服务于组织的最终目的。

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