Што е Datamart / Datawarehouse?

Вовед во концептот на Datamart

НА датамарт е суштински термин во светот на анализа на податоци и деловна интелигенција (БИ). Тоа е подсекција на складиште на податоци, односно специјализирана база на податоци која складира сегмент од информациите на компанијата.

Додека складиштето на податоци може да се смета како огромна библиотека со податоци на компанијата, податочниот пазар може да се гледа како специфичен дел од таа библиотека, организиран околу одредена тема, како што се продажбата, маркетингот или човечките ресурси.

Во оваа статија ќе истражиме што е датамарт, за што се користи и зошто е толку важно за организациите кои сакаат да ги користат нивните податоци да донесуваат информирани одлуки и да го подобрат своето работење.

Дефиниција за податочен пазар?

А датамарт е дизајниран да ги задоволи потребите на корисниците во одредена функционална област. Тој е ориентиран кон предметот и структуриран за лесно известување и анализа. На пример, продажбата на податоци за продажба ќе содржи податоци поврзани само со продажни трансакции, клиенти и продадени производи.

Поставувањето податоци март може да се направи поевтино и побрзо отколку да се создаде целосен склад за податоци, што го прави привлечен за одредени оддели кои сакаат да ја подобрат својата анализа на податоци без да чекаат за претпријатието решение во голем обем.

Предности на Datamart

Главните предности од спроведувањето на а датамарт вклучуваат:

• Изведба: бидејќи се помали и фокусирани, барањата се генерално побрзи отколку со складиште на податоци.
• Едноставност: полесно е да се разбере и користи од деловните корисници бидејќи е специфично за нивниот домен.
• Агилност: Податоци за податоци може да се развијат и имплементираат за помалку време од складиштата на податоци, што овозможува побрзо враќање на инвестицијата.
• Флексибилност: тие можат полесно да се приспособат или да се прошират за да се задоволат променливите потреби за известување.
• Доверливост: тие имаат тенденција да бидат порелевантни и да собираат корисни податоци за конкретни анализи.

Видови на податоци Март

Постојат неколку начини за категоризирање на податоци, но тие често се поделени на три главни типа врз основа на нивниот метод за изнаоѓање информации:

• Независни: податочен март кој се креира без користење на складиште на податоци како извор на податоци. Обично е мал и управуван од еден оддел.
• Зависник: податочен март кој е изграден со користење на податоци од постоечко складиште на податоци, обезбедувајќи конзистентност и квалитет на податоците помеѓу различните делови на организацијата.
• Холистички: податочен март кој комбинира податоци од различни извори, вклучувајќи складишта на податоци и надворешни оперативни бази на податоци. Ова е покомплексен, но потенцијално посеопфатен пристап.

Споредба помеѓу Datamart и Datawarehouse

Што е складиште на податоци?

А складиште на податоци е централизирана база на податоци дизајнирана да ги поддржува процесите на донесување одлуки во рамките на една компанија. Оптимизиран е за читање, собирање и анализа на големи количини историски податоци од хетерогени извори. Обезбедува сеопфатен преглед на работењето на компанијата во долг временски период.

Што е Datamart?

Што се однесува до него, А датамарт е подсекција на складиште на податоци. Таа е насочена кон одреден оддел, функција или збир на податоци поврзани со одредена тема, како што се продажбата или човечките ресурси. Март на податоци содржи помалку податоци од складиштето на податоци и е дизајниран да одговори брзо на приспособени прашања за одредена група корисници.

Клучни разлики во дизајнот и употребата

Главната разлика помеѓу складиштето на податоци и податочниот пазар е нивниот обем и опсег. Складиштето на податоци складира голема количина на податоци за целиот бизнис, додека податочниот пазар се фокусира на само еден аспект од бизнисот. Еве некои од карактеристичните карактеристики:

• Обемот на податоците: Магацинот на податоци има поголем обем и опсег и затоа е поскап и покомплексен за одржување. Од друга страна, податочен март, насочен кон одреден домен, е поефтин и полесен за управување.
• Изведба: Податоците често може да обезбедат резултати од барањето побрзо поради нивната специјализација и помалку податоци за обработка.
• Структура: Складиштето на податоци интегрира податоци од повеќе извори и ги хомогенизира, додека податочниот систем често се гради околу еден извор на податоци или мал сет на тесно поврзани извори.
• Корисници: Магацините за податоци обично се користат од аналитичари на податоци кои треба да имаат целосен поглед на бизнисот, додека податоците на маршрутата им служат на корисници специјализирани за одреден домен.

Избор помеѓу Datamart и Data Warehouse

Одлуката да се фокусирате на складиште на податоци или на податоци март во голема мера ќе зависи од специфичните потреби на организацијата. Магацинот на податоци е идеален за компании кои бараат детална и целосна анализа на сите нивни податоци. Од друга страна, маркетот за податоци може да биде доволен за насочени потреби и доколку буџетот е проблем, нуди предности во смисла на едноставност и цена.

Технологии и играчи на пазарот

На пазарот, различни решенија за складиште за податоци и податоци март се нудат од главните играчи во секторот за информатичка технологија, како на пр. Oracle, Мајкрософт со неговата услуга Азур, Амазон со AWS, Google Cloud Platform, и други даватели на решенија за складирање податоци и деловна интелигенција.

Накратко, иако податоците и складиштата на податоци понекогаш може да се гледаат како заменливи, тие всушност играат многу различни улоги во стратегијата за управување со податоци на организацијата. Затоа, носењето одлуки мора да се заснова на солидно разбирање на овие разлики и секогаш мора да биде усогласено со организациските цели и способности.

Употреба на Data Marts

Data marts имаат различни апликации во областа на управувањето со податоци:

• Секторска анализа: Дата март може да се користи за консолидирање на податоците кои се однесуваат на одредена индустрија, како што се продажба, маркетинг или финансии, овозможувајќи длабинска анализа на конкретни перформанси и трендови.
• Управување со проекти: За проектните тимови, податочниот преглед може да обезбеди критични информации во врска со напредокот, ресурсите, трошоците и усогласеноста со претходно дефинираните рокови.
• Персонализиран маркетинг: Маркетинг тимовите можат да го користат за попрецизно таргетирање на клиентите преку анализа на собраните демографија, навики за купување и преференции.
• Регулаторни извештаи: Може да се постават посветени податоци за да се поедностават процесите на внатрешно или надворешно известување и ревизија со собирање на сите податоци потребни за усогласување со прописите.

Успешната имплементација на Datamart, исто така, се потпира на ангажманот и обуката на корисниците, осигурувајќи дека тие разбираат како да го користат системот за независно да ги добијат саканите информации. Исто така, од клучно значење е да се обезбеди ефективно управување со податоците и усогласување со политиките за безбедност и приватност на компанијата.

А Датамарт добро дизајнирана и правилно имплементирана може да стане моќна предност за бизнисот, олеснувајќи го пристапот до информации, подобрувајќи го донесувањето одлуки и зголемувајќи ја организациската агилност. Со фокусирање на клучните чекори за имплементација и приоретизирање на потребите на крајните корисници, бизнисите можат да ги максимизираат придобивките од нивните Datamarts и ефективно да ги интегрираат во нивната севкупна стратегија за управување со податоци.