Perbedaan antara dependent dan independent data mart

Perbedaan antara dependent dan independent data mart dilihat dari arsitektur yaitu terletak pada ketergantungan sumber datanya terhadap data warehouse.

 
Dependent Data Mart (Inmon advocated) berlaku sebagai komponen atau suatu bagian dari enterprise Data Warehouse, Data Mart dibangun dengan cara extract data dari Data Warehouse. Dilain pihak pada Independent Data Mart (Kimball advocated) dibangun dengan cara extract langsung data dari berbagai Source System. Independent Data Mart tidak tergantung pada pusat penyimpan data seperti Data Warehouse arsitektur ini biasa juga disebut sebagai “Data Warehouse Bus structure”.

  karakteristik Data Warehouse

1. Subject Oriented (Berorientasi Subjek)

Data warehouse berorientasi subjek, artinya data warehouse berorientasi terhadap subjek-subjek utama dalam suatu perusahaan, seperti data warehouse untuk customer, produk, dan sebagainya. Dapat juga dikatakan bahwa data warehouse didesain untuk membantu dalam menganalisis data berdasarkan subjek-subjek tertentu sehingga hanya data yang benar-benar diperlukan yang dimasukkan ke dalam data warehouse.

2. Integrated (Integrasi)

Data warehouse dapat menyimpan data-data yang berasal dari sumber-sumber yang terpisah ke dalam suatu format yang konsisten dan saling terintegrasi satu sama lain. Data tidak dapat dipecah-pecah karena data yang ada merupakan suatu kesatuan yang menunjang keseluruhan konsep data warehouse itu sendiri. Syarat integrasi sumber data dapat dipenuhi dengan cara konsisten dalam penamaan variabel, ukuran variabel, dan atribut fisik dari data.

3. Time Variant (Rentang Waktu)

Data yang berada di dalam data warehouse akurat dan valid pada titik waktu tertentu atau dalam interval waktu tertentu (hanya pada saat proses ETL/update). Setiap data yang dimasukkan ke data warehouse pasti memiliki dimensi waktu. Dimensi waktu ini akan dipergunakan sebagai pembanding dalam perhitungan untuk menghasilkan laporan yang diinginkan. Selain itu, dengan menggunakan dimensi waktu, pembuat keputusan dapat mengenal kecenderungan dan pola dari suatu data.

4. Non Volatile

Data pada data warehouse tidak di-update secara real time, tetapi di-refresh dari sistem operasional secara reguler. Data yang baru selalu ditambahkan sebagai tambahan bagi database itu sendiri. Database tersebut secara berkesinambungan mengambil data baru ini, dan kemudian disatukan dengan data sebelumnya. Data yang berada dalam data warehouse bersifat read-only, dan tidak berubah setiap saat sehingga hanya terdapat dua kegiatan dalam data warehouse, yaitu mengambil data (loading data), dan akses data (mengaksesdata warehouse, seperti melakukan query untuk menampilkan laporan yang dibutuhkan, tidak ada kegiatan updating data).