数据仓库（Data Warehouse）和数据集市（Data Mart）
一、基本概念
1.数据仓库
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。数据仓库围绕特定的主题组织数据，例如销售、客户、产品等，而不是像操作型数据库那样按照业务流程组织。
例如，一个以销售为主题的数据仓库，会将与销售相关的各种数据，如销售额、销售量、销售地区等集中在一起，以便进行深入的销售分析。
它整合了来自多个不同数据源的数据，消除了数据之间的不一致性和冗余。
比如说，企业可能有来自不同销售系统、财务系统的数据，数据仓库会将这些数据进行清洗、转换和整合，确保数据的一致性和准确性。
数据仓库中的数据通常不会频繁修改，主要用于查询和分析。
不像操作型数据库，需要不断地进行插入、更新和删除操作，数据仓库中的数据一旦存入，就很少变动，除非有重大的错误或业务需求的改变。
它保存了大量的历史数据，能够跟踪数据随时间的变化，以便进行趋势分析和预测。
例如，可以通过分析多年的销售数据，发现销售的季节性趋势或者长期的增长或下降趋势，从而为决策提供有力的支持。
数据仓库是企业进行数据分析和决策支持的重要基础设施，能够帮助企业更好地理解业务状况，发现潜在的机会和问题，制定更明智的决策。
2.数据集市
数据集市是一种小型的数据仓库，它通常专注于特定的业务领域或部门，是为了满足特定用户群体的需求而构建的。
它针对特定的业务问题或业务领域，例如市场营销数据集市、财务数据集市等。
比如，市场营销数据集市可能重点关注客户细分、市场活动效果等方面的数据。
相比于大型的数据仓库，数据集市所涵盖的数据范围和数据量相对较小。
以财务数据集市为例，可能只包含与财务报表、预算、成本核算等相关的数据。
由于其专注于特定领域，数据结构和数据内容相对简单，用户更容易理解和使用其中的数据。
比如对于销售部门的人员来说，销售数据集市能够以直观的方式呈现他们关心的销售业绩、客户购买行为等数据。
因为规模较小且目标明确，数据集市的构建通常比全面的数据仓库更快。
例如，一个针对某个新产品线的短期数据集市，可以在较短时间内搭建完成，为相关决策提供及时支持。
虽然数据集市的数据范围有限，但能够为特定部门或业务领域的局部决策提供有效的数据支持。
比如人力资源数据集市可以帮助人力资源部门制定招聘计划、评估员工绩效等。
数据集市是数据仓库体系中的一个重要组成部分，能够为特定的业务部门或用户群体提供快速、精准的数据服务，帮助他们更好地完成业务分析和决策制定。
二、范围和规模比较
数据仓库是企业级的，涵盖了整个组织的各种主题和业务领域的数据，规模通常较大。
数据集市则专注于特定的业务部门或业务主题，范围相对较窄，规模较小。
三、数据来源比较
数据仓库整合了来自多个数据源的大量数据，包括内部和外部数据源。
数据集市的数据通常来源于数据仓库，是对数据仓库中相关数据的子集抽取。如果就此认为数据集市就是数据仓库的子集，这是一种常见但不完全准确的看法。虽然数据集市的数据通常来源于数据仓库，但数据集市并非简单地从数据仓库中截取一部分数据。数据集市在设计和构建时，会根据特定的业务需求和用户群体进行有针对性的优化和处理，其数据结构和模型可能与数据仓库中的对应部分有所不同。
例如，在一个大型零售企业中，数据仓库可能包含了各个门店、各个产品线的详细销售数据，而针对某个地区门店的销售数据集市，会重点关注该地区的销售趋势、客户偏好等特定指标，并且在数据存储和处理方式上可能更适合该地区业务分析的需求。
四、设计目的比较
数据仓库旨在为整个企业提供一致、全面、准确的数据，支持企业级的决策分析。
数据集市主要是为满足特定部门或业务线的特定分析需求而设计，更侧重于解决特定业务问题。
五、数据结构比较
数据仓库通常采用规范化或维度化的设计，以适应复杂的查询和分析需求。
数据集市的数据结构通常更简单，更侧重于特定业务主题的分析需求。虽然数据集市在规模和复杂度上相对较小，但没有数据仓库提供的高质量、整合的数据基础，数据集市可能会面临数据质量差、一致性难以保证等问题。
六、用户群体比较
数据仓库的用户通常是企业级的管理人员、分析师和数据科学家等。
数据集市的用户主要是特定部门的业务人员和分析师。
七、维护和管理
数据仓库的维护和管理通常由企业级的数据管理团队负责。
数据集市的维护和管理通常由所属的业务部门负责。
例如，一家大型金融企业的数据仓库包含了各个业务部门如银行、保险、证券等的所有相关数据。而其旗下的银行部门的数据集市则只抽取了与银行业务相关的数据，如储蓄业务、贷款业务等，以便银行部门的员工进行针对性的分析和决策。
总的来说，数据仓库是企业数据的中央存储库，而数据集市是为了满足特定业务需求而构建的较小规模的数据集合。