做出重大决定是有益的。
数据仓库的主要目标是在任何给定的时间点提供集成解决方案和公司的一致形象。
数据仓库开发过程非常具有挑战性。
在概念数组中使用它可能是合适的，也可能不合适。即便如此，它也可以消耗维度模型。
数据仓库占据了公司的很大一部分，这也解释了为什么某些事情需要很长时间才能完成。
各机构都把目光聚焦在数据仓库上，甚至有可能控制实体企业。
与数据集市相比，数据仓库中包含的信息始终是全面的。
旨在保存公司裁决数据而不是市场研究。
时间变化和非易失性布局的原则受到严格控制。
从最终客户的角度来看，它是只读的。
数据仓库更有益，因为它可以汇集来自各个部门的数据。
数据仓库中的数据涵盖广泛的来源。
数据仓库的大小范围从 100 GB 到 1 TB+。
数据仓库新系统可能 保加利亚电话号码数据 需要几个月的时间。
数据集市：
数据集市集成方法的管理持续了数月。
数据集市的大小将小于 100 GB。
数据集市中的数据来自少数来源。
数据集市是公司内特定程序的数据集合。除了销售、财务、广告等，还可能存在不同的数据集市。应用有限
无论颗粒如何，支付信息都是从数据仓库传递的数据。
合并数据类型最常用于满足主题的查询和收集数据。
采用维度建模、星型模式设计，提高网络访问效率。
数据集市是针对特定用户群而设计的，因此信息量小，且受限。
数据集市是部门级使用的特定主题应用程序。
由于它们只能管理大量电力，数据集市似乎易于使用、配置和合并。
它也由一个起始数据库构成，并以维数组为中心。
数据集市的设计方法很简单。
数据集市通常在行业部门的单位级别使用。
它有助于制定防御性战略决策。
结论：
在上面的博客文章中，我以更详细的方式清楚地解释了数据仓库和数据集市之间的区别。如果您对此内容有任何疑问，请在评论部分提出您的疑问。我们一定会解决它们。记住一件事，即对于任何组织来说，要取得成功或发展，数据都非常重要。正确分离数据将带来良好的结果。