数据仓库和数据集市是两个经常相互混淆的不同概念。虽然它们有相似之处，但在决定哪一个适合您的组织之前，您应该了解两者之间的一些关键区别。在这篇博客文章中，我们将分析数据仓库和数据集市之间的差异，以便您能够明智地决定哪种解决方案最适合您。

什么是数据仓库(data warehousing)？

• 数据仓库是从多个来源收集和存储数据的过程。数据仓库通常用于存储可用于报告和分析的历史数据。数据仓库可用于存储来自操作系统的数据，如交易数据，以及来自其他来源的数据，例如市场研究。数据仓库通常使用关系数据库管理系统（RDBMS）来存储数据。数据仓库可以是集中式的，也可以是分散式的。
• 集中数据仓库将所有数据存储在一个中心位置。分散式数据仓库在多个位置存储数据。数据仓库可用于支持决策、提高业务绩效和降低成本。数据仓库还可用于在不同部门或组织之间共享信息。数据仓库是商业智能（BI）的重要组成部分。BI是将原始数据转化为可操作见解的过程。
• 数据仓库对BI至关重要，因为它们为所有数据提供了单一的真实来源。数据仓库也是大数据的重要组成部分。大数据是指难以使用传统方法处理的大型数据集。数据仓库对大数据至关重要，因为它们为所有数据提供了集中的存储库。

什么是数据集市(data mart)？

• 数据集市是数据仓库的一个子集。数据集市是为组织内的特定部门或业务单位创建的。数据集市包含有限的维度，并关注特定的主题领域，例如销售数据或产品数据。数据集市通常使用数据仓库数据创建，但也可以使用操作数据创建。
• 数据集市通常使用自下而上的方法创建，从创建一个小型数据集市开始，然后随着时间的推移逐渐扩展。这种方法的优点是，它允许组织快速启动，然后根据需要扩展其数据集市。
• 数据集市可用于支持决策、提供报告和分析功能以及监控性能。当数据集市设计良好并适当集成时，它们可以提供比传统数据仓库显著的优势。

数据仓库(data warehousing)和数据集市(data marts)的区别

• 数据仓库是从各种来源收集和管理数据以获得数据的统一视图的过程。另一方面，数据集市是一个细分和存储特定业务线或位置的数据的过程。数据仓库主要用于报告，数据集市主要用于分析。数据仓库是数据的集中存储库，而数据集市是数据的分散存储库。
• 数据仓库维护历史数据，而数据集市不维护历史数据。数据仓库涵盖了组织的所有方面，而数据集市仅涵盖组织的一个方面。数据仓库采用自下而上的方法，而数据集市采用自上而下的方法。
• 数据仓库需要更多的时间构建，而数据集市需要更少的时间构建。数据仓库需要更多的硬件和软件资源，而数据集市需要更少的硬件和硬件资源。数据仓库比数据集市更昂贵。

结论

数据仓库和数据集市之间的主要区别在于，数据仓库是为长期存储而设计的，而数据集市是为快速访问信息而设计的。在决定哪种解决方案适合您的业务时，这一区别非常重要。如果您需要一个能够快速提供当前业务运营报告和分析的系统，数据集市可能是更好的选择。然而，如果您需要一个能够存储历史数据并支持未来分析的系统，那么数据仓库是更好的选择。