Einführung in das Konzept von Datamart
DER Datenmarkt ist ein wesentlicher Begriff in der Welt der Datenanalyse und Business Intelligence (BI). Es handelt sich um einen Unterabschnitt eines Data Warehouse, also einer spezialisierten Datenbank, die einen Teil der Informationen eines Unternehmens speichert.
Während man sich ein Data Warehouse als eine riesige Bibliothek mit Unternehmensdaten vorstellen kann, kann ein Data Mart als ein spezifischer Abschnitt dieser Bibliothek betrachtet werden, der um ein bestimmtes Thema herum organisiert ist, beispielsweise Vertrieb, Marketing oder Personalwesen.
In diesem Artikel werden wir untersuchen, was ein Datenmarkt, wofür sie verwendet werden und warum sie für Unternehmen so wichtig sind, die ihre Daten nutzen möchten, um fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Abläufe zu verbessern.
Definition eines Data Mart?
A Datenmarkt ist darauf ausgelegt, Benutzeranforderungen in einem bestimmten Funktionsbereich zu erfüllen. Es ist themenorientiert und strukturiert für eine einfache Berichterstattung und Analyse. Ein Vertriebs-Data-Mart würde beispielsweise nur Daten enthalten, die sich nur auf Verkaufstransaktionen, Kunden und verkaufte Produkte beziehen.
Die Einrichtung eines Data Marts kann kostengünstiger und schneller erfolgen als die Erstellung eines vollständigen Data Warehouses, was es für bestimmte Abteilungen attraktiv macht, die ihre Datenanalyse verbessern möchten, ohne auf eine Unternehmenslösung in großem Maßstab warten zu müssen.
Vorteile von Datamart
Die Hauptvorteile der Implementierung von a Datenmarkt enthalten:
- Leistung : Da Abfragen kleiner und fokussierter sind, sind sie im Allgemeinen schneller als mit einem Data Warehouse.
- Einfachheit: Es ist für Geschäftsanwender einfacher zu verstehen und zu verwenden, da es spezifisch für ihre Domäne ist.
- Beweglichkeit: Data Marts können in kürzerer Zeit als Data Warehouses entwickelt und implementiert werden, was eine schnellere Kapitalrendite ermöglicht.
- Flexibilität: Sie können einfacher angepasst oder erweitert werden, um veränderten Berichtsanforderungen gerecht zu werden.
- Zuverlässigkeit: Sie sind tendenziell relevanter und sammeln nützliche Daten für spezifische Analysen.
Arten von Data Mart
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Data Marts zu kategorisieren, sie werden jedoch häufig basierend auf der Methode der Informationsbeschaffung in drei Haupttypen unterteilt:
- Unabhängig : Ein Data Mart, der erstellt wird, ohne ein Data Warehouse als Datenquelle zu verwenden. Es ist normalerweise klein und wird von einer einzigen Abteilung verwaltet.
- Süchtig : Ein Data Mart, der unter Verwendung von Daten aus einem vorhandenen Data Warehouse erstellt wird und die Datenkonsistenz und -qualität zwischen verschiedenen Teilen der Organisation gewährleistet.
- Ganzheitlich: ein Data Mart, der Daten aus verschiedenen Quellen kombiniert, einschließlich Data Warehouses und externen Betriebsdatenbanken. Dies ist ein komplexerer, aber potenziell umfassenderer Ansatz.
Vergleich zwischen Datamart und Datawarehouse
Was ist ein Data Warehouse?
A Datenlager ist eine zentralisierte Datenbank zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen innerhalb eines Unternehmens. Es ist für das Lesen, Aggregieren und Analysieren großer Mengen historischer Daten aus heterogenen Quellen optimiert. Es bietet einen umfassenden Überblick über die Geschäftstätigkeit eines Unternehmens über einen langen Zeitraum.
Was ist ein Datamart?
Was ihn betrifft, a Datenmarkt ist ein Unterabschnitt eines Data Warehouse. Es richtet sich an eine bestimmte Abteilung, Funktion oder einen Datensatz mit Bezug zu einem bestimmten Thema, beispielsweise Vertrieb oder Personalwesen. Ein Data Mart enthält weniger Daten als das Data Warehouse und ist darauf ausgelegt, schnell auf maßgeschneiderte Anfragen für eine bestimmte Benutzergruppe zu reagieren.
Wesentliche Unterschiede in Design und Verwendung
Der Hauptunterschied zwischen einem Data Warehouse und einem Data Mart besteht in der Größe und dem Umfang. Ein Data Warehouse speichert große Datenmengen über das gesamte Unternehmen, während sich ein Data Mart nur auf einen Aspekt des Unternehmens konzentriert. Hier sind einige der Unterscheidungsmerkmale:
- Datenumfang: Ein Data Warehouse hat einen größeren Umfang und Umfang und ist daher teurer und komplexer in der Wartung. Andererseits ist ein Data Mart, der auf eine bestimmte Domäne abzielt, kostengünstiger und einfacher zu verwalten.
- Leistung: Data Marts können aufgrund ihrer Spezialisierung und der geringeren Datenmenge, die verarbeitet werden muss, häufig schneller Abfrageergebnisse liefern.
- Struktur: Das Data Warehouse integriert Daten aus mehreren Quellen und homogenisiert sie, während ein Data Mart oft um eine einzelne Datenquelle oder eine kleine Menge eng verwandter Quellen herum aufgebaut ist.
- Benutzer: Data Warehouses werden im Allgemeinen von Datenanalysten verwendet, die einen vollständigen Überblick über das Unternehmen benötigen, während Data Marts auf Benutzer spezialisiert sind, die auf eine bestimmte Domäne spezialisiert sind.
Wahl zwischen Datamart und Data Warehouse
Die Entscheidung, sich auf ein Data Warehouse oder einen Data Mart zu konzentrieren, hängt weitgehend von den spezifischen Anforderungen des Unternehmens ab. Ein Data Warehouse ist ideal für Unternehmen, die eine detaillierte und vollständige Analyse aller ihrer Daten benötigen. Ein Data Mart hingegen kann für gezielte Anforderungen ausreichend sein und wenn das Budget eine Rolle spielt, bietet er Vorteile in Bezug auf Einfachheit und Kosten.
Technologien und Marktteilnehmer
Auf dem Markt werden unterschiedliche Data-Warehouse- und Data-Mart-Lösungen von großen Playern der Informationstechnologiebranche angeboten, wie z.B Orakel, Microsoft mit seinem Dienst Azurblau, Amazonas mit AWS, Google Cloud-Plattformund andere Anbieter von Data-Warehousing- und Business-Intelligence-Lösungen.
Kurz gesagt: Obwohl Data Marts und Data Warehouses manchmal als austauschbar angesehen werden können, spielen sie tatsächlich sehr unterschiedliche Rollen in der Datenverwaltungsstrategie eines Unternehmens. Die Entscheidungsfindung muss daher auf einem soliden Verständnis dieser Unterschiede basieren und stets an den Zielen und Fähigkeiten der Organisation ausgerichtet sein.
Einsatzmöglichkeiten von Data Marts
Data Marts haben im Bereich der Datenverwaltung vielfältige Einsatzmöglichkeiten:
- Sektoranalyse: Ein Data Mart kann zur Konsolidierung von Daten zu einer bestimmten Branche wie Vertrieb, Marketing oder Finanzen verwendet werden und ermöglicht so eine detaillierte Analyse spezifischer Leistungen und Trends.
- Projektmanagement: Für Projektteams kann ein Data Mart wichtige Informationen über Fortschritt, Ressourcen, Ausgaben und die Einhaltung zuvor definierter Fristen liefern.
- Personalisiertes Marketing: Marketingteams können damit Kunden gezielter ansprechen, indem sie die erfassten demografischen Daten, Kaufgewohnheiten und Präferenzen analysieren.
- Regulierungsberichte: Dedizierte Data Marts können eingerichtet werden, um interne oder externe Berichts- und Prüfprozesse zu vereinfachen, indem alle Daten zusammengeführt werden, die zur Einhaltung von Vorschriften erforderlich sind.
Die erfolgreiche Implementierung eines Datamarts hängt auch von der Einbindung und Schulung der Benutzer ab, um sicherzustellen, dass sie verstehen, wie sie das System verwenden, um die gewünschten Informationen unabhängig zu erhalten. Es ist außerdem von entscheidender Bedeutung, eine effektive Datenverwaltung und die Übereinstimmung mit den Sicherheits- und Datenschutzrichtlinien des Unternehmens sicherzustellen.
A Datenmarkt Gut konzipierte und korrekt implementierte Lösungen können für ein Unternehmen von großem Nutzen sein, da sie den Zugang zu Informationen erleichtern, die Entscheidungsfindung verbessern und die organisatorische Agilität erhöhen. Durch die Konzentration auf wichtige Implementierungsschritte und die Priorisierung der Endbenutzerbedürfnisse können Unternehmen die Vorteile ihrer Datamarts maximieren und sie effektiv in ihre gesamte Datenverwaltungsstrategie integrieren.
