数据集市与数据仓库密切关联，却存在本质区别。数据集市是针对特定部门或项目的小型数据仓库，而数据仓库则是集成企业所有数据的大规模存储。两者在数据整合、处理和分析方面各有侧重，共同为企业提供全面数据支持。
本文目录导读：
数据集市与数据仓库的区别
1、定义上的区别
数据集市（Data Mart）：数据集市是针对特定业务部门或特定主题的数据集合，它包含的是高度细化和针对特定需求的数据，数据集市通常是数据仓库的一个子集，是针对特定用户群体的需求而建立的。
数据仓库（Data Warehouse）：数据仓库是一个集中式的、长期存储的数据集合，用于支持企业级的决策制定，它包含来自多个数据源的数据，并经过清洗、转换和整合，以满足企业级的业务需求。
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2、目标上的区别
数据集市：数据集市旨在满足特定业务部门或特定主题的需求，提供快速、高效的数据查询和分析。
数据仓库：数据仓库旨在支持企业级的决策制定，提供全面、一致、准确的数据视图。
3、结构上的区别
数据集市：数据集市通常是结构化的，包含的是高度细化和针对特定需求的数据。
数据仓库：数据仓库是结构化和非结构化数据的集合，包含来自多个数据源的数据。
4、数据量上的区别
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数据集市：数据集市的数据量相对较小，通常针对特定业务部门或特定主题。
数据仓库：数据仓库的数据量较大，包含来自多个数据源的数据。
数据集市与数据仓库的联系
1、数据来源相同
数据集市和数据仓库的数据来源相同，都来自于企业内部和外部的多个数据源，这些数据源包括但不限于：业务系统、应用程序、数据库、外部数据等。
2、数据处理过程相似
数据集市和数据仓库的数据处理过程相似，都需要进行数据的清洗、转换和整合，这些处理过程包括：数据抽取、数据转换、数据加载等。
3、数据模型相同
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数据集市和数据仓库的数据模型相同，都采用第三范式（3NF）或第四范式（4NF）来组织数据，这些数据模型旨在保证数据的完整性、一致性和准确性。
4、支持决策制定
数据集市和数据仓库都旨在支持企业级的决策制定，通过提供全面、一致、准确的数据视图，帮助企业做出更好的决策。
5、数据仓库是数据集市的基石
数据仓库是数据集市的基石，为数据集市提供数据支持，数据集市可以从数据仓库中抽取所需的数据，构建满足特定需求的数据集合。
数据集市和数据仓库在定义、目标、结构、数据量等方面存在一定的区别，但在数据来源、数据处理过程、数据模型、支持决策制定等方面具有紧密的联系，在实际应用中，数据集市和数据仓库往往是相辅相成的，共同为企业提供高效、全面的数据支持。
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