Pengenalan konsep Datamart
ITU datamart adalah istilah penting dalam dunia analisis data dan Business Intelligence (BI). Ini adalah subbagian dari gudang data, yaitu database khusus yang menyimpan segmen informasi perusahaan.
Meskipun gudang data dapat dianggap sebagai perpustakaan besar berisi data perusahaan, data mart dapat dilihat sebagai bagian spesifik dari perpustakaan tersebut, yang disusun berdasarkan topik tertentu, seperti penjualan, pemasaran, atau sumber daya manusia.
Pada artikel ini kita akan mengeksplorasi apa a datamart, kegunaannya, dan mengapa data tersebut sangat penting bagi organisasi yang ingin memanfaatkan datanya untuk mengambil keputusan yang tepat dan meningkatkan operasinya.
Definisi data mart?
A datamart dirancang untuk memenuhi kebutuhan pengguna di area fungsional tertentu. Ini berorientasi pada subjek dan terstruktur untuk memudahkan pelaporan dan analisis. Misalnya, data mart penjualan hanya berisi data yang berkaitan dengan transaksi penjualan, pelanggan, dan produk yang dijual.
Menyiapkan data mart dapat dilakukan lebih murah dan lebih cepat daripada membuat gudang data lengkap, sehingga menarik bagi departemen tertentu yang ingin meningkatkan analisis data mereka tanpa menunggu solusi perusahaan dalam skala besar.
Keunggulan Datamart
Keuntungan utama penerapan a datamart termasuk:
- Pertunjukan : karena lebih kecil dan fokus, kueri umumnya lebih cepat dibandingkan dengan gudang data.
- Kesederhanaan : lebih mudah dipahami dan digunakan oleh pengguna bisnis karena khusus untuk domain mereka.
- Kelincahan: Data mart dapat dikembangkan dan diimplementasikan dalam waktu yang lebih singkat dibandingkan data warehouse, sehingga memungkinkan pengembalian investasi yang lebih cepat.
- Fleksibilitas: mereka dapat disesuaikan atau diperluas dengan lebih mudah untuk memenuhi perubahan kebutuhan pelaporan.
- Keandalan: mereka cenderung lebih relevan dan mengumpulkan data yang berguna untuk analisis tertentu.
Jenis Data Mart
Ada beberapa cara untuk mengkategorikan data mart, namun sering kali dibagi menjadi tiga jenis utama berdasarkan metode sumber informasinya:
- Mandiri : data mart yang dibuat tanpa menggunakan data warehouse sebagai sumber data. Biasanya kecil dan dikelola oleh satu departemen.
- Kecanduan : data mart yang dibangun menggunakan data dari gudang data yang ada, memastikan konsistensi dan kualitas data antara berbagai bagian organisasi.
- Menyeluruh: data mart yang menggabungkan data dari berbagai sumber, termasuk gudang data dan database operasional eksternal. Ini adalah pendekatan yang lebih kompleks namun berpotensi lebih komprehensif.
Perbandingan antara Datamart dan Datawarehouse
Apa itu Gudang Data?
A gudang data adalah database terpusat yang dirancang untuk mendukung proses pengambilan keputusan dalam suatu perusahaan. Ini dioptimalkan untuk membaca, menggabungkan, dan menganalisis data historis dalam jumlah besar dari berbagai sumber. Ini memberikan gambaran komprehensif tentang operasi perusahaan dalam jangka waktu yang lama.
Apa itu Datamart?
Adapun dia, a datamart adalah subbagian dari gudang data. Ini ditujukan untuk departemen, fungsi, atau kumpulan data tertentu yang terkait dengan topik tertentu, seperti penjualan atau sumber daya manusia. Data mart berisi lebih sedikit data dibandingkan gudang data dan dirancang untuk merespons dengan cepat pertanyaan yang dibuat khusus untuk kelompok pengguna tertentu.
Perbedaan utama dalam desain dan penggunaan
Perbedaan utama antara data warehouse dan data mart adalah skala dan cakupannya. Gudang data menyimpan sejumlah besar data tentang keseluruhan bisnis, sedangkan data mart berfokus hanya pada satu aspek bisnis. Berikut beberapa ciri yang membedakannya:
- Jangkauan data: Gudang data memiliki skala dan cakupan yang lebih besar sehingga lebih mahal dan rumit untuk dipelihara. Di sisi lain, data mart, yang menargetkan domain tertentu, lebih murah dan lebih mudah dikelola.
- Pertunjukan: Data mart sering kali dapat memberikan hasil kueri lebih cepat karena spesialisasinya dan lebih sedikit data yang diproses.
- Struktur: Gudang data mengintegrasikan data dari berbagai sumber dan menyeragamkannya, sedangkan data mart sering kali dibangun berdasarkan satu sumber data atau sekumpulan kecil sumber yang terkait erat.
- Pengguna: Gudang data umumnya digunakan oleh analis data yang perlu memiliki pandangan lengkap tentang bisnis, sedangkan data mart melayani pengguna yang berspesialisasi dalam domain tertentu.
Memilih antara Datamart dan Data Warehouse
Keputusan untuk fokus pada data warehouse atau data mart akan sangat bergantung pada kebutuhan spesifik organisasi. Gudang data sangat ideal untuk perusahaan yang memerlukan analisis terperinci dan lengkap atas semua datanya. Sebaliknya, data mart mungkin cukup untuk memenuhi kebutuhan yang ditargetkan dan jika anggaran menjadi kendala, data mart menawarkan keuntungan dalam hal kesederhanaan dan biaya.
Teknologi dan pelaku pasar
Di pasar, berbagai solusi data warehouse dan data mart ditawarkan oleh pemain utama di sektor teknologi informasi, seperti Peramal, Microsoft dengan jasanya Biru langit, Amazon dengan AWS, Google Cloud Platform, dan penyedia solusi pergudangan data dan intelijen bisnis lainnya.
Singkatnya, meskipun data mart dan gudang data kadang-kadang dapat dilihat sebagai hal yang dapat dipertukarkan, keduanya sebenarnya memainkan peran yang sangat berbeda dalam strategi manajemen data suatu organisasi. Oleh karena itu, pengambilan keputusan harus didasarkan pada pemahaman yang kuat tentang perbedaan-perbedaan ini, dan harus selalu selaras dengan tujuan dan kemampuan organisasi.
Penggunaan Data Mart
Data mart memiliki berbagai aplikasi di bidang pengelolaan data:
- Analisis Sektor: Data mart dapat digunakan untuk mengkonsolidasikan data yang berkaitan dengan industri tertentu, seperti penjualan, pemasaran, atau keuangan, sehingga memungkinkan analisis mendalam mengenai kinerja dan tren tertentu.
- Manajemen proyek: Untuk tim proyek, data mart dapat memberikan informasi penting mengenai kemajuan, sumber daya, pengeluaran, dan kepatuhan terhadap tenggat waktu yang telah ditentukan sebelumnya.
- Pemasaran yang Dipersonalisasi: Tim pemasaran dapat menggunakannya untuk menargetkan pelanggan secara lebih tepat dengan menganalisis demografi, kebiasaan pembelian, dan preferensi yang dikumpulkan.
- Laporan Peraturan: Data mart khusus dapat diatur untuk menyederhanakan proses pelaporan dan audit internal atau eksternal dengan menyatukan semua data yang diperlukan untuk mematuhi peraturan.
Keberhasilan implementasi Datamart juga bergantung pada keterlibatan dan pelatihan pengguna, memastikan bahwa mereka memahami cara menggunakan sistem untuk mendapatkan informasi yang diinginkan secara mandiri. Penting juga untuk memastikan tata kelola data yang efektif dan selaras dengan kebijakan keamanan dan privasi perusahaan.
A Datamart dirancang dengan baik dan diterapkan dengan benar dapat menjadi aset yang kuat bagi bisnis, memfasilitasi akses terhadap informasi, meningkatkan pengambilan keputusan, dan meningkatkan ketangkasan organisasi. Dengan berfokus pada langkah-langkah implementasi utama dan memprioritaskan kebutuhan pengguna akhir, bisnis dapat memaksimalkan manfaat Datamart mereka dan secara efektif mengintegrasikannya ke dalam keseluruhan strategi pengelolaan data mereka.
