在很多人的IT職業生涯的早期，是沒有組織數據共享的概念的，也沒有了解數據對企業的全球價值的概念。IT商店設計并管理了專注于日常業務運營的應用程序。盡管有報告和應用程序可以幫助決策，但是當查詢開始對我們的操作系統的性能產生負面影響時，數據僅在單獨的環境中卸載。

隨著報告系統的成熟和在各業務部門之間的普及度飆升，企業意識到收集的數據的真正價值在于其促進運營，戰術和戰略決策的能力。一旦IT部門意識到不同的部門數據存儲是戰略性企業資產，可以在組織層面提供內在的利益，他們便開始收集和合并其信息，并將其存儲在數據倉庫（最終是數據集市）中。

數據倉庫和數據集市都是專用平臺，旨在吸收，存儲和促進處理大量信息。主要區別在于數據倉庫是集中式存儲庫，用于存儲來自多個業務線和主題領域的數據。數據倉庫以其最純粹的形式促進了企業級的決策制定。

嘗試定義和比較數據倉庫與數據集市的挑戰在于，將它們進行分類的標準可能有些不穩定。有些部門系統包含來自不同來源的信息并存儲大量數據。盡管它們可能滿足向特定部門提供決策信息的數據集市標準，但龐大的規模和詳細程度也可以將它們歸類為數據倉庫。

數據倉庫

數據倉庫的目標是提供一個中央數據存儲庫，以促進在企業級做出明智而有見地的決策。 從C級高管到運營業務部門，數據倉庫為廣泛且多樣化的用戶群提供服務。實際上，組織存儲的所有數據都可能被提取到數據倉庫中。數據倉庫專家經常執行高級別的分析，以識別和評估潛在的輸入源。數據倉庫的主要優勢在于它們能夠提供具有跨多個業務關系的客戶，供應商，服務提供商和業務合作伙伴的全局視圖。

數據集市

數據集市的主要用例是滿足需要訪問更精細主題區域的用戶的需求。數據集市的目標是為那些用戶提供對與其需求最相關的數據的快速訪問。

一個很好的例子是組織的銷售部門。部門經理需要訪問產品，客戶和銷售團隊的績效指標。與訪問專門為滿足部門特定業務需求而設計的存儲庫相比，訪問和分析企業數據倉庫中的數據所花費的時間更長，效率更低。

除了更加集中的受眾和使用意圖之外，數據集市通常在存儲數據的類型方面與數據倉庫有所不同。數據集市通常包含摘要數據，以加快分析和報告速度。數據是經過專門定制的，可以滿足目標受眾的特定需求。管理員可以構建其他邏輯和物理結構，以加快數據訪問性能。他們還進一步完善數據以促進和加速決策。

數據集市的傳統來源之一是數據倉庫。由于數據倉庫包含企業級別的數據，因此它們是數據集市的絕佳信息來源。但是數據集市通常會從其他決策數據存儲和操作系統中獲取提要。

數據倉庫與數據集市

確定數據倉庫與數據集市是否最能滿足您的需求是一個相當簡單的過程。下表將幫助您進行決策。

由于他們的行業新聞廣泛，大多數管理團隊對數據倉庫及其提供的好處有基本的了解。 IT部門面臨的最大挑戰是估算和證明高昂的啟動和持續支持成本。建立數據倉庫通常是一個龐大的預算，多年的項目。除了高昂的后端管理和基礎架構成本之外，大數據專家還不斷從整個企業中識別出新的輸入源并完善現有數據。

如果您的組織已經有一個數據倉庫，則證明構建和支持其他商業智能數據存儲（例如數據集市）的成本是一項挑戰。決策者通常會問的第一個問題是，為什么不能只使用數據倉庫。您的團隊需要描述兩個數據存儲之間的差異，并教育決策者如何更精細地關注數據集市如何滿足目標組的獨特需求。

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