Introduzione al concetto di Datamart
IL datamart è un termine essenziale nel mondo dell’analisi dei dati e della Business Intelligence (BI). È una sottosezione di un data warehouse, ovvero un database specializzato che memorizza un segmento delle informazioni di un’azienda.
Mentre un data warehouse può essere pensato come un’enorme libreria di dati aziendali, un data mart può essere visto come una sezione specifica di quella libreria, organizzata attorno a un argomento particolare, come vendite, marketing o risorse umane.
In questo articolo esploreremo cosa a datamart, a cosa serve e perché è così importante per le organizzazioni che desiderano sfruttare i propri dati per prendere decisioni informate e migliorare le proprie operazioni.
Definizione di data mart?
UN datamart è progettato per soddisfare le esigenze degli utenti in una particolare area funzionale. È orientato all’argomento e strutturato per facilitare il reporting e l’analisi. Ad esempio, un data mart sulle vendite conterrebbe dati relativi solo alle transazioni di vendita, ai clienti e ai prodotti venduti.
La creazione di un data mart può essere eseguita in modo più economico e veloce rispetto alla creazione di un data warehouse completo, rendendolo attraente per dipartimenti specifici che desiderano migliorare la propria analisi dei dati senza attendere una soluzione aziendale su larga scala.
Vantaggi di DataMart
I principali vantaggi dell’implementazione di a datamart includere:
- Prestazione : essendo più piccole e mirate, le query sono generalmente più veloci rispetto a un data warehouse.
- Semplicità: è più facile da comprendere e utilizzare da parte degli utenti aziendali perché è specifico per il loro dominio.
- Agilità: I data mart possono essere sviluppati e implementati in meno tempo rispetto ai data warehouse, consentendo ritorni sugli investimenti più rapidi.
- Flessibilità: possono essere modificati o espansi più facilmente per soddisfare le mutevoli esigenze di reporting.
- Affidabilità: tendono ad essere più rilevanti e ad aggregare dati utili per analisi specifiche.
Tipi di datamart
Esistono diversi modi per classificare i data mart, ma sono spesso divisi in tre tipologie principali in base al metodo di approvvigionamento delle informazioni:
- Indipendente: un data mart creato senza utilizzare un data warehouse come origine dati. Di solito è piccolo e gestito da un unico dipartimento.
- Dipendente : un data mart creato utilizzando i dati di un data warehouse esistente, garantendo coerenza e qualità dei dati tra le diverse parti dell’organizzazione.
- Olistico: un data mart che combina dati provenienti da diverse fonti, inclusi data warehouse e database operativi esterni. Questo è un approccio più complesso ma potenzialmente più completo.
Confronto tra Datamart e Datawarehouse
Cos’è un data warehouse?
UN magazzino dati è un database centralizzato progettato per supportare i processi decisionali all’interno di un’azienda. È ottimizzato per leggere, aggregare e analizzare grandi quantità di dati storici provenienti da fonti eterogenee. Fornisce una panoramica completa delle operazioni di un’azienda per un lungo periodo di tempo.
Cos’è un DataMart?
Quanto a lui, a datamart è una sottosezione di un data warehouse. È rivolto a un dipartimento, una funzione o un insieme di dati specifici relativi a un argomento specifico, come le vendite o le risorse umane. Un data mart contiene meno dati del data warehouse ed è progettato per rispondere rapidamente a query su misura per uno specifico gruppo di utenti.
Differenze chiave nel design e nell’uso
La differenza principale tra un data warehouse e un data mart è la loro scala e ambito. Un data warehouse archivia una grande quantità di dati sull’intera azienda, mentre un data mart si concentra su un solo aspetto dell’azienda. Ecco alcune delle caratteristiche distintive:
- Estensione dei dati: Un data warehouse ha una scala e una portata più ampia ed è quindi più costoso e complesso da mantenere. D’altro canto, un data mart, mirato a un dominio specifico, è meno costoso e più facile da gestire.
- Prestazione: i data mart possono spesso fornire risultati di query più velocemente grazie alla loro specializzazione e alla minore quantità di dati da elaborare.
- Struttura: Il data warehouse integra dati provenienti da più fonti e li omogeneizza, mentre un data mart è spesso costruito attorno a una singola fonte dati o a un piccolo insieme di fonti strettamente correlate.
- Utenti: I data warehouse sono generalmente utilizzati dagli analisti di dati che necessitano di avere una visione completa del business, mentre i data mart servono utenti specializzati in un dominio specifico.
Scegliere tra Datamart e Data Warehouse
La decisione di concentrarsi su un data warehouse o un data mart dipenderà in gran parte dalle esigenze specifiche dell’organizzazione. Un data warehouse è l’ideale per le aziende che necessitano di un’analisi dettagliata e completa di tutti i propri dati. Un data mart, invece, può essere sufficiente per esigenze mirate e se il budget è un problema, offrendo vantaggi in termini di semplicità e costi.
Tecnologie e attori del mercato
Sul mercato vengono offerte diverse soluzioni di data warehouse e data mart dai principali attori del settore dell’informatica, come ad es Oracolo, Microsoft con il suo servizio Azzurro, Amazzonia con AWS, Piattaforma cloud di Googlee altri fornitori di soluzioni di data warehousing e business intelligence.
In breve, sebbene i data mart e i data warehouse possano talvolta essere considerati intercambiabili, in realtà svolgono ruoli molto diversi nella strategia di gestione dei dati di un’organizzazione. Il processo decisionale deve quindi basarsi su una solida comprensione di queste differenze e deve essere sempre in linea con gli obiettivi e le capacità dell’organizzazione.
Usi dei data mart
I data mart hanno diverse applicazioni nel campo della gestione dei dati:
- Analisi di settore: un data mart può essere utilizzato per consolidare i dati relativi a un particolare settore, come vendite, marketing o finanza, consentendo un’analisi approfondita di prestazioni e tendenze specifiche.
- Gestione del progetto: Per i team di progetto, un data mart può fornire informazioni critiche riguardanti progressi, risorse, spese e rispetto delle scadenze precedentemente definite.
- Marketing personalizzato: i team di marketing possono utilizzarlo per indirizzare i clienti in modo più preciso analizzando i dati demografici, le abitudini di acquisto e le preferenze raccolte.
- Rapporti normativi: È possibile impostare data mart dedicati per semplificare i processi di reporting e audit interni o esterni riunendo tutti i dati necessari per conformarsi alle normative.
Il successo dell’implementazione di un Datamart dipende anche dal coinvolgimento e dalla formazione degli utenti, garantendo che comprendano come utilizzare il sistema per ottenere le informazioni desiderate in modo indipendente. È inoltre fondamentale garantire un’efficace governance dei dati e l’allineamento con le politiche di sicurezza e privacy dell’azienda.
UN Datamart ben progettati e correttamente implementati possono diventare un potente asset per un’azienda, facilitando l’accesso alle informazioni, migliorando il processo decisionale e aumentando l’agilità organizzativa. Concentrandosi sulle fasi chiave dell’implementazione e dando priorità alle esigenze degli utenti finali, le aziende possono massimizzare i vantaggi dei propri Datamart e integrarli efficacemente nella propria strategia complessiva di gestione dei dati.
