ແນະນໍາແນວຄວາມຄິດຂອງ Datamart
THE datamart ເປັນຄໍາສັບທີ່ສໍາຄັນໃນໂລກຂອງການວິເຄາະຂໍ້ມູນແລະ Business Intelligence (BI). ມັນແມ່ນພາກສ່ວນຍ່ອຍຂອງຄັງຂໍ້ມູນ, ນັ້ນແມ່ນ, ຖານຂໍ້ມູນພິເສດທີ່ເກັບຮັກສາສ່ວນຂອງຂໍ້ມູນຂອງບໍລິສັດ.
ໃນຂະນະທີ່ສາງຂໍ້ມູນສາມາດຄິດວ່າເປັນຫ້ອງສະຫມຸດຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຂໍ້ມູນຂອງບໍລິສັດ, data mart ສາມາດເຫັນໄດ້ວ່າເປັນພາກສະເພາະຂອງຫ້ອງສະຫມຸດນັ້ນ, ຈັດຕັ້ງປະມານຫົວຂໍ້ໃດຫນຶ່ງ, ເຊັ່ນການຂາຍ, ການຕະຫຼາດຫຼືຊັບພະຍາກອນມະນຸດ.
ໃນບົດຄວາມນີ້ພວກເຮົາຈະຄົ້ນຫາສິ່ງທີ່ a datamart, ມັນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຫຍັງ, ແລະເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງມີຄວາມສໍາຄັນຫຼາຍສໍາລັບອົງການຈັດຕັ້ງທີ່ຕ້ອງການທີ່ຈະ leverage ຂໍ້ມູນຂອງເຂົາເຈົ້າໃນການຕັດສິນໃຈຂໍ້ມູນຂ່າວສານແລະປັບປຸງການດໍາເນີນງານຂອງເຂົາເຈົ້າ.
ຄໍານິຍາມຂອງ data mart?
ກ datamart ຖືກອອກແບບມາເພື່ອຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການຂອງຜູ້ໃຊ້ໃນພື້ນທີ່ທີ່ເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະ. ມັນເປັນຫົວຂໍ້ທີ່ຮັດກຸມແລະໂຄງສ້າງສໍາລັບການລາຍງານແລະການວິເຄາະທີ່ງ່າຍດາຍ. ຕົວຢ່າງ, ຮ້ານຄ້າຂໍ້ມູນການຂາຍຈະມີຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບທຸລະກໍາການຂາຍ, ລູກຄ້າແລະຜະລິດຕະພັນທີ່ຂາຍເທົ່ານັ້ນ.
ການຕັ້ງຄ່າ data mart ສາມາດເຮັດໄດ້ລາຄາຖືກກວ່າແລະໄວກວ່າການສ້າງສາງຂໍ້ມູນເຕັມທີ່, ເຮັດໃຫ້ມັນມີຄວາມຫນ້າສົນໃຈກັບພະແນກສະເພາະທີ່ຕ້ອງການປັບປຸງການວິເຄາະຂໍ້ມູນຂອງພວກເຂົາໂດຍບໍ່ຕ້ອງລໍຖ້າການແກ້ໄຂວິສາຫະກິດໃນຂະຫນາດໃຫຍ່.
ຂໍ້ດີຂອງ Datamart
ຂໍ້ໄດ້ປຽບຕົ້ນຕໍຂອງການປະຕິບັດ a datamart ລວມມີ:
- ປະສິດທິພາບ: ມີຂະຫນາດນ້ອຍກວ່າແລະເນັ້ນໃສ່, ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວການສອບຖາມແມ່ນໄວກວ່າກັບຄັງຂໍ້ມູນ.
- ຄວາມງ່າຍດາຍ: ມັນງ່າຍກວ່າທີ່ຈະເຂົ້າໃຈແລະໃຊ້ໂດຍຜູ້ໃຊ້ທຸລະກິດເພາະວ່າມັນສະເພາະກັບໂດເມນຂອງພວກເຂົາ.
- ຄວາມວ່ອງໄວ: Data marts ສາມາດພັດທະນາແລະປະຕິບັດໄດ້ໃນເວລາຫນ້ອຍກ່ວາຄັງຂໍ້ມູນ, ເຮັດໃຫ້ຜົນຕອບແທນໄວຂຶ້ນໃນການລົງທຶນ.
- ຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ: ພວກເຂົາສາມາດປັບຫຼືຂະຫຍາຍໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນເພື່ອຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການລາຍງານທີ່ມີການປ່ຽນແປງ.
- ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື: ພວກເຂົາເຈົ້າມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນແລະລວບລວມຂໍ້ມູນທີ່ເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບການວິເຄາະສະເພາະ.
ປະເພດຂອງ Data Mart
ມີຫຼາຍວິທີທີ່ຈະຈັດປະເພດຂໍ້ມູນ marts, ແຕ່ພວກມັນມັກຈະແບ່ງອອກເປັນສາມປະເພດຕົ້ນຕໍໂດຍອີງໃສ່ວິທີການຊອກຫາຂໍ້ມູນຂອງພວກເຂົາ:
- ເອກະລາດ: data mart ທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍບໍ່ໄດ້ໃຊ້ຄັງຂໍ້ມູນເປັນແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ. ມັນມັກຈະມີຂະຫນາດນ້ອຍແລະຄຸ້ມຄອງໂດຍພະແນກດຽວ.
- ຕິດ : data mart ທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນຈາກຄັງຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ, ຮັບປະກັນຄວາມສອດຄ່ອງຂອງຂໍ້ມູນແລະຄຸນນະພາບລະຫວ່າງພາກສ່ວນຕ່າງໆຂອງອົງການຈັດຕັ້ງ.
- ແບບລວມ: data mart ທີ່ລວມຂໍ້ມູນຈາກແຫຼ່ງຕ່າງໆ, ລວມທັງຄັງຂໍ້ມູນແລະຖານຂໍ້ມູນການດໍາເນີນງານພາຍນອກ. ນີ້ແມ່ນວິທີການທີ່ສະລັບສັບຊ້ອນແຕ່ມີທ່າແຮງຫຼາຍກ່ວາ.
ການປຽບທຽບລະຫວ່າງ Datamart ແລະ Datawarehouse
ຄັງເກັບຂໍ້ມູນແມ່ນຫຍັງ?
ກ ຄັງຂໍ້ມູນ ເປັນຖານຂໍ້ມູນສູນກາງທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອສະຫນັບສະຫນູນຂະບວນການຕັດສິນໃຈພາຍໃນບໍລິສັດ. ມັນຖືກປັບໃຫ້ເຫມາະສໍາລັບການອ່ານ, ລວມແລະການວິເຄາະປະຫວັດສາດຈໍານວນຫຼາຍຈາກແຫຼ່ງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ມັນສະຫນອງພາບລວມທີ່ສົມບູນແບບຂອງການດໍາເນີນງານຂອງບໍລິສັດໃນໄລຍະເວລາດົນນານ.
Datamart ແມ່ນຫຍັງ?
ສໍາລັບລາວ, ກ datamart ແມ່ນພາກສ່ວນຍ່ອຍຂອງຄັງຂໍ້ມູນ. ມັນແມ່ນແນໃສ່ພະແນກສະເພາະ, ຫນ້າທີ່, ຫຼືຊຸດຂອງຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຫົວຂໍ້ສະເພາະໃດຫນຶ່ງ, ເຊັ່ນ: ການຂາຍຫຼືຊັບພະຍາກອນມະນຸດ. Data mart ມີຂໍ້ມູນໜ້ອຍກວ່າຄັງຂໍ້ມູນ ແລະຖືກອອກແບບເພື່ອຕອບຄຳຖາມທີ່ປັບແຕ່ງສະເພາະສຳລັບກຸ່ມຜູ້ໃຊ້ສະເພາະ.
ຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ສໍາຄັນໃນການອອກແບບແລະການນໍາໃຊ້
ຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ ສຳ ຄັນລະຫວ່າງຄັງຂໍ້ມູນແລະ data mart ແມ່ນຂະ ໜາດ ແລະຂອບເຂດຂອງມັນ. ຄັງຂໍ້ມູນເກັບຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍກ່ຽວກັບທຸລະກິດທັງຫມົດ, ໃນຂະນະທີ່ data mart ສຸມໃສ່ພຽງແຕ່ດ້ານຫນຶ່ງຂອງທຸລະກິດ. ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະທີ່ໂດດເດັ່ນ:
- ຂອບເຂດຂໍ້ມູນ: ຄັງເກັບຂໍ້ມູນມີຂະໜາດ ແລະຂອບເຂດທີ່ໃຫຍ່ກວ່າ ແລະເພາະສະນັ້ນຈຶ່ງມີລາຄາແພງກວ່າ ແລະຊັບຊ້ອນໃນການຮັກສາ. ໃນອີກດ້ານຫນຶ່ງ, data mart, ເປົ້າຫມາຍໂດເມນສະເພາະໃດຫນຶ່ງ, ມີລາຄາແພງຫນ້ອຍແລະງ່າຍຕໍ່ການຄຸ້ມຄອງ.
- ການປະຕິບັດ: Data marts ມັກຈະໃຫ້ຜົນການສອບຖາມໄດ້ໄວຂຶ້ນເນື່ອງຈາກມີຄວາມຊ່ຽວຊານ ແລະຂໍ້ມູນໜ້ອຍໃນການປະມວນຜົນ.
- ໂຄງສ້າງ: ຄັງຂໍ້ມູນຈະລວມເອົາຂໍ້ມູນຈາກຫຼາຍແຫຼ່ງເຂົ້າກັນ ແລະເຮັດໃຫ້ພວກມັນເປັນແບບດຽວກັນ, ໃນຂະນະທີ່ data mart ມັກຈະສ້າງຂຶ້ນປະມານແຫຼ່ງຂໍ້ມູນດຽວ ຫຼືຊຸດນ້ອຍຂອງແຫຼ່ງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຢ່າງໃກ້ຊິດ.
- ຜູ້ໃຊ້: ຄັງຂໍ້ມູນໂດຍທົ່ວໄປແມ່ນຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ຕ້ອງການໃຫ້ມີທັດສະນະທີ່ສົມບູນແບບຂອງທຸລະກິດ, ໃນຂະນະທີ່ data marts ໃຫ້ບໍລິການຜູ້ໃຊ້ທີ່ຊ່ຽວຊານໃນໂດເມນສະເພາະ.
ການເລືອກລະຫວ່າງ Datamart ແລະ Data Warehouse
ການຕັດສິນໃຈທີ່ຈະສຸມໃສ່ຄັງຂໍ້ມູນຫຼື data mart ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນຂຶ້ນກັບຄວາມຕ້ອງການສະເພາະຂອງອົງການຈັດຕັ້ງ. ຄັງເກັບຂໍ້ມູນແມ່ນເຫມາະສົມສໍາລັບບໍລິສັດທີ່ຕ້ອງການການວິເຄາະຢ່າງລະອຽດແລະຄົບຖ້ວນຂອງຂໍ້ມູນທັງຫມົດຂອງພວກເຂົາ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, A data mart ອາດຈະພຽງພໍກັບຄວາມຕ້ອງການເປົ້າຫມາຍແລະຖ້າງົບປະມານມີບັນຫາ, ສະເຫນີຂໍ້ໄດ້ປຽບໃນຄວາມງ່າຍດາຍແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ.
ເຕັກໂນໂລຊີແລະຜູ້ນຕະຫຼາດ
ໃນຕະຫຼາດ, ຄັງຂໍ້ມູນທີ່ແຕກຕ່າງກັນແລະການແກ້ໄຂ data mart ແມ່ນສະຫນອງໃຫ້ໂດຍຜູ້ຫຼິ້ນທີ່ສໍາຄັນໃນຂະແຫນງເຕັກໂນໂລຢີຂໍ້ມູນຂ່າວສານ, ເຊັ່ນ: Oracle, Microsoft ກັບການບໍລິການຂອງລາວ Azure, Amazon ກັບ AWS, Google Cloud Platform, ແລະຜູ້ໃຫ້ບໍລິການອື່ນໆຂອງຄັງຂໍ້ມູນແລະວິທີແກ້ໄຂທາງທຸລະກິດ.
ໃນສັ້ນ, ເຖິງແມ່ນວ່າ data marts ແລະ warehouses ບາງຄັ້ງສາມາດເຫັນໄດ້ວ່າສາມາດແລກປ່ຽນກັນໄດ້, ຕົວຈິງແລ້ວພວກເຂົາມີບົດບາດທີ່ແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍໃນຍຸດທະສາດການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນຂອງອົງການຈັດຕັ້ງ. ດັ່ງນັ້ນ, ການຕັດສິນໃຈຈະຕ້ອງອີງໃສ່ຄວາມເຂົ້າໃຈອັນແຂງແກ່ນຂອງຄວາມແຕກຕ່າງເຫຼົ່ານີ້, ແລະຕ້ອງສອດຄ່ອງກັບຈຸດປະສົງແລະຄວາມສາມາດຂອງອົງການຈັດຕັ້ງສະເຫມີ.
ການນຳໃຊ້ Data Marts
Data marts ມີຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຕ່າງໆໃນການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນ:
- ການວິເຄາະຂະແໜງການ: data mart ສາມາດໃຊ້ເພື່ອລວບລວມຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບອຸດສາຫະກໍາສະເພາະໃດຫນຶ່ງເຊັ່ນ: ການຂາຍ, ການຕະຫຼາດຫຼືການເງິນ, ເຮັດໃຫ້ການວິເຄາະໃນຄວາມເລິກຂອງການປະຕິບັດແລະແນວໂນ້ມສະເພາະ.
- ການຄຸ້ມຄອງໂຄງການ: ສໍາລັບທີມງານໂຄງການ, data mart ສາມາດສະຫນອງຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນກ່ຽວກັບຄວາມຄືບຫນ້າ, ຊັບພະຍາກອນ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແລະການປະຕິບັດຕາມກໍານົດໄວ້ກ່ອນຫນ້ານີ້.
- ການຕະຫຼາດສ່ວນບຸກຄົນ: ທີມງານການຕະຫຼາດສາມາດນໍາໃຊ້ມັນເພື່ອເປົ້າຫມາຍລູກຄ້າທີ່ຊັດເຈນກວ່າໂດຍການວິເຄາະປະຊາກອນ, ນິໄສການຊື້ແລະຄວາມມັກທີ່ເກັບກໍາ.
- ບົດລາຍງານກົດລະບຽບ: ຕາຕະລາງຂໍ້ມູນສະເພາະສາມາດຖືກຕັ້ງຂຶ້ນເພື່ອເຮັດໃຫ້ຂະບວນການລາຍງານ ແລະ ການກວດສອບພາຍໃນ ຫຼື ພາຍນອກງ່າຍຂຶ້ນໂດຍການນໍາເອົາຂໍ້ມູນທັງໝົດທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ.
ການປະຕິບັດທີ່ປະສົບຜົນສໍາເລັດຂອງ Datamart ຍັງອີງໃສ່ການມີສ່ວນຮ່ວມຂອງຜູ້ໃຊ້ແລະການຝຶກອົບຮົມ, ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າພວກເຂົາເຂົ້າໃຈວິທີການນໍາໃຊ້ລະບົບເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຂໍ້ມູນທີ່ຕ້ອງການຢ່າງເປັນເອກະລາດ. ມັນຍັງມີຄວາມສໍາຄັນເພື່ອຮັບປະກັນການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນທີ່ມີປະສິດທິພາບແລະສອດຄ່ອງກັບນະໂຍບາຍຄວາມປອດໄພແລະຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງບໍລິສັດ.
ກ Datamart ການອອກແບບທີ່ດີແລະປະຕິບັດຢ່າງຖືກຕ້ອງສາມາດກາຍເປັນຊັບສິນທີ່ມີປະສິດທິພາບສໍາລັບທຸລະກິດ, ອໍານວຍຄວາມສະດວກໃນການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນ, ປັບປຸງການຕັດສິນໃຈແລະເພີ່ມຄວາມວ່ອງໄວຂອງອົງການຈັດຕັ້ງ. ໂດຍການສຸມໃສ່ຂັ້ນຕອນການປະຕິບັດທີ່ສໍາຄັນແລະຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນຂອງຄວາມຕ້ອງການຂອງຜູ້ໃຊ້ສຸດທ້າຍ, ທຸລະກິດສາມາດເພີ່ມຜົນປະໂຫຍດຂອງ Datamarts ຂອງພວກເຂົາແລະປະສົມປະສານເຂົ້າໃນຍຸດທະສາດການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນໂດຍລວມຂອງພວກເຂົາຢ່າງມີປະສິດທິພາບ.
