大数据：数据仓库和数据集市的比较

大数据：数据仓库和数据集市的比较
随着科技的发展，数据成为了当下最热门的话题之一。

随着互联网的普及和各行各业的信息化建设与发展，数据规模与数据类型也日益增加。

面对如此巨大的数据量，如何正确地处理和分析数据，如何从中发现有价值的信息，也日益成为了各个企业必须面对的挑战。

在处理这些大数据时，数据仓库和数据集市是两种常见的数据存储和分析方式。

本文将详细比较数据仓库和数据集市的优缺点。

一、数据仓库
数据仓库是指将企业内部不同系统中的数据进行收集和汇总，形成一个一致且具有高性能的数据存储库，并且保证数据的一致性、可更新性和可查询性。

数据仓库的主要特点：
1、定期批量更新数据：数据仓库通常会对企业内部的数据进行定期批量的更新，而且一般是在业务量相对较小时进行。

2、面向历史：数据仓库主要面向数据的历史信息，针对的是过去的数据。

3、专注于查询：在数据仓库中，主要对数据进行查询操作。

4、主题导向：数据仓库是围绕着业务主题进行组织的，它包含了企业整个业务的各个方面。

数据仓库的优点：
1、高效性：基于数据仓库的数据分析拥有更高的业务性能，用于大量数据处理时更加简单、高效。

2、数据一致性好：由于数据仓库的数据集中存储，因此能够保证数据的一致性。

3、适用于大型企业：数据仓库的搭建需要较高的成本，会考虑到企业经营的全局信息。

数据仓库的缺点：
1、对实时更新的需求差：数据仓库的数据一般是较为静态的，更新时延相对较高。

2、对数据的一致性要求高：数据仓库在数据插入、更新、删除等操作上的成本相对更高，因此数据的一致性也更加重视。

3、可变性不强：数据仓库在建库时便需要考虑到全局信息，所以数据的构建相对比较稳定。

二、数据集市
数据集市是指将企业内部不同系统中的数据进行收集，然后根据需要进行分类、整合、清洗、分析等操作，组成具有相同语义的业务数据集合，提供给业务部门，以支持各个业务部门的分析需求和决策需要。

数据集市的主要特点：
1、实时更新：数据集市需要及时更新数据，这样业务部门才能随时获取到最新的数据信息。

2、面向实时需求：数据集市通常是根据具体需求建立，针对的是实时的信息。

3、注重操作：数据集市也可以进行查询，但更注重的是针对其操作。

4、主题导向：数据集市通常是围绕着具体业务主题进行组织。

数据集市的优点：
1、更加灵活：数据集市更加灵活，能够根据不同部门的具体需要，更好的满足其分析需求，通过及时更新维护等方式，尽可能保持数据
的准确性和可用性。

2、适用于小型企业：相较于数据仓库，数据集市建设成本更低，
建立周期相对较短，适用于小型企业。

3、更加注重操作：数据集市更加注重其操作性，提供更好的数据
发现和决策支持。

数据集市的缺点：
1、数据一致性较差：由于是对于企业内部部门的具体需求建立，
因此数据的一致性和准确性会比较低。

2、可查询性差：数据集市的数据中，往往缺乏数据仓库的面向历
史的数据；同时数据更新频率较高，对查询操作的性能要求也相对较高。

3、维护难度相对较高：由于采取部门自建、维护数据的方式，因
此对数据质量和精细程度的维护难度也较大。

三、数据仓库与数据集市的比较
数据仓库和数据集市作为大数据处理的两种常见方式，在数据分
类和分析等方面各有长处，推行时应根据实际情况进行分析，以确定
自身所需使用的方式。

1.数据质量
数据仓库为基础数据管理工具，数据源多为企业自身所拥有的数
据资源。

因此，数据仓库数据质量相对较高，可以满足更多的企业需求。

数据集市则多为第三方的外部数据，数据源多样、广泛，因此数
据质量不如数据仓库。

2.实时性
数据集市的数据能够满足实时性要求，提供及时更新和查询，满
足各部门的即时需求；而数据仓库针对的是历史数据及批量更新数据，因此更新周期长，实时性不如数据集市。

3.成本
数据仓库建设的成本相对较高，同时构建周期也较长。

而数据集市则更加注重其柔性性和灵活性，建设成本相对较低。

4.适用性
数据仓库适用于数据量较大的企业或拥有较多自身数据资源的企业，数据建库后，对于整个企业的经营决策有较好的支持作用。

而数据集市则适用于具有部门自主权、拥有自身数据资源较少的企业或需要实时处理数据的企业。

结论
无论是数据仓库还是数据集市，两者都有其优点和缺点。

在实际应用中，选用何种方式应根据实际情况加以分析，具体差异会因企业业务需求、规模、数据类型及数据资源等因素而异。

企业应该根据自身所需，考虑到成本、数据效率、数据准确性，来选择合适的大数据处理方式，让数据帮助企业更好的发掘出更大的价值。