Pengenalan kepada konsep Datamart
THE datamart ialah istilah penting dalam dunia analisis data dan Perisikan Perniagaan (BI). Ia adalah subseksyen gudang data, iaitu pangkalan data khusus yang menyimpan segmen maklumat syarikat.
Walaupun gudang data boleh dianggap sebagai perpustakaan data syarikat yang besar, data mart boleh dilihat sebagai bahagian khusus perpustakaan itu, yang dianjurkan di sekitar topik tertentu, seperti jualan, pemasaran atau sumber manusia.
Dalam artikel ini kita akan meneroka apa a datamart, untuk tujuan apa ia digunakan, dan mengapa ia sangat penting bagi organisasi yang ingin memanfaatkan data mereka untuk membuat keputusan termaklum dan meningkatkan operasi mereka.
Definisi data mart?
A datamart direka bentuk untuk memenuhi keperluan pengguna dalam kawasan berfungsi tertentu. Ia berorientasikan subjek dan berstruktur untuk pelaporan dan analisis yang mudah. Contohnya, pasar data jualan akan mengandungi data yang berkaitan hanya dengan transaksi jualan, pelanggan dan produk yang dijual.
Menyediakan data mart boleh dilakukan dengan lebih murah dan lebih pantas daripada mencipta gudang data penuh, menjadikannya menarik kepada jabatan tertentu yang ingin meningkatkan analisis data mereka tanpa menunggu penyelesaian perusahaan dalam skala besar.
Kelebihan Datamart
Kelebihan utama melaksanakan a datamart termasuk:
- Prestasi : kerana lebih kecil dan fokus, pertanyaan biasanya lebih pantas berbanding dengan gudang data.
- Kesederhanaan: ia lebih mudah difahami dan digunakan oleh pengguna perniagaan kerana ia khusus untuk domain mereka.
- Ketangkasan: Data mart boleh dibangunkan dan dilaksanakan dalam masa yang lebih singkat daripada gudang data, membolehkan pulangan pelaburan yang lebih cepat.
- Fleksibiliti: ia boleh diselaraskan atau dikembangkan dengan lebih mudah untuk memenuhi keperluan pelaporan yang berubah-ubah.
- Kebolehpercayaan: mereka cenderung untuk menjadi lebih relevan dan mengagregat data berguna untuk analisis khusus.
Jenis Data Mart
Terdapat beberapa cara untuk mengkategorikan data mart, tetapi selalunya ia dibahagikan kepada tiga jenis utama berdasarkan kaedah mereka untuk mendapatkan maklumat:
- Bebas : data mart yang dibuat tanpa menggunakan gudang data sebagai sumber data. Ia biasanya kecil dan diuruskan oleh satu jabatan.
- ketagih : data mart yang dibina menggunakan data daripada gudang data sedia ada, memastikan ketekalan dan kualiti data antara bahagian organisasi yang berlainan.
- Holistik: pasar data yang menggabungkan data daripada sumber yang berbeza, termasuk gudang data dan pangkalan data operasi luaran. Ini adalah pendekatan yang lebih kompleks tetapi berpotensi lebih komprehensif.
Perbandingan antara Datamart dan Datawarehouse
Apakah itu Gudang Data?
A Gudang Data ialah pangkalan data berpusat yang direka untuk menyokong proses membuat keputusan dalam sesebuah syarikat. Ia dioptimumkan untuk membaca, mengagregat dan menganalisis sejumlah besar data sejarah daripada sumber heterogen. Ia memberikan gambaran menyeluruh tentang operasi syarikat dalam jangka masa yang panjang.
Apakah itu Datamart?
Bagi beliau, a datamart ialah subseksyen bagi gudang data. Ia bertujuan untuk jabatan tertentu, fungsi atau set data yang berkaitan dengan topik tertentu, seperti jualan atau sumber manusia. Data mart mengandungi kurang data daripada gudang data dan direka bentuk untuk bertindak balas dengan cepat kepada pertanyaan yang dibuat khusus untuk kumpulan pengguna tertentu.
Perbezaan utama dalam reka bentuk dan penggunaan
Perbezaan utama antara gudang data dan data mart ialah skala dan skopnya. Gudang data menyimpan sejumlah besar data tentang keseluruhan perniagaan, manakala data mart memfokuskan hanya pada satu aspek perniagaan. Berikut adalah beberapa ciri yang membezakan:
- Tahap data: Gudang data mempunyai skala dan skop yang lebih besar dan oleh itu lebih mahal dan kompleks untuk diselenggara. Sebaliknya, data mart, menyasarkan domain tertentu, adalah lebih murah dan lebih mudah untuk diurus.
- Prestasi: Data mart selalunya boleh memberikan hasil pertanyaan dengan lebih pantas kerana pengkhususannya dan kurang data untuk diproses.
- Struktur: Gudang data menyepadukan data daripada berbilang sumber dan menghomogenkannya, manakala data mart selalunya dibina di sekitar satu sumber data atau satu set kecil sumber yang berkait rapat.
- Pengguna: Gudang data biasanya digunakan oleh penganalisis data yang perlu mempunyai pandangan lengkap tentang perniagaan, manakala data mart memberi perkhidmatan kepada pengguna khusus dalam domain tertentu.
Memilih antara Datamart dan Data Warehouse
Keputusan untuk menumpukan pada gudang data atau data mart akan bergantung pada keperluan khusus organisasi. Gudang data sesuai untuk syarikat yang memerlukan analisis terperinci dan lengkap bagi semua data mereka. Pasar data, sebaliknya, mungkin mencukupi untuk keperluan yang disasarkan dan jika belanjawan menjadi isu, menawarkan kelebihan dari segi kesederhanaan dan kos.
Teknologi dan pemain pasaran
Di pasaran, gudang data yang berbeza dan penyelesaian data mart ditawarkan oleh pemain utama dalam sektor teknologi maklumat, seperti Oracle, Microsoft dengan khidmatnya Azure, Amazon dengan AWS, Platform Awan Google, dan penyedia lain pergudangan data dan penyelesaian risikan perniagaan.
Ringkasnya, walaupun data mart dan gudang data kadangkala boleh dilihat sebagai boleh ditukar ganti, mereka sebenarnya memainkan peranan yang sangat berbeza dalam strategi pengurusan data organisasi. Oleh itu, membuat keputusan mesti berdasarkan pemahaman yang kukuh tentang perbezaan ini, dan mesti sentiasa sejajar dengan objektif dan keupayaan organisasi.
Penggunaan Data Mart
Data mart mempunyai pelbagai aplikasi dalam bidang pengurusan data:
- Analisis Sektor: Data mart boleh digunakan untuk menyatukan data yang berkaitan dengan industri tertentu, seperti jualan, pemasaran atau kewangan, membolehkan analisis mendalam prestasi dan aliran tertentu.
- Pengurusan projek: Untuk pasukan projek, data mart boleh memberikan maklumat kritikal mengenai kemajuan, sumber, perbelanjaan dan pematuhan tarikh akhir yang ditetapkan sebelum ini.
- Pemasaran Peribadi: Pasukan pemasaran boleh menggunakannya untuk menyasarkan pelanggan dengan lebih tepat dengan menganalisis demografi, tabiat pembelian dan pilihan yang dikumpul.
- Laporan Kawal Selia: Data mart khusus boleh disediakan untuk memudahkan proses pelaporan dan audit dalaman atau luaran dengan mengumpulkan semua data yang diperlukan untuk mematuhi peraturan.
Kejayaan pelaksanaan Datamart juga bergantung pada penglibatan dan latihan pengguna, memastikan mereka memahami cara menggunakan sistem untuk mendapatkan maklumat yang dikehendaki secara bebas. Ia juga penting untuk memastikan tadbir urus data yang berkesan dan penjajaran dengan dasar keselamatan dan privasi syarikat.
A Datamart direka bentuk dengan baik dan dilaksanakan dengan betul boleh menjadi aset yang berkuasa untuk perniagaan, memudahkan akses kepada maklumat, menambah baik membuat keputusan dan meningkatkan ketangkasan organisasi. Dengan memfokuskan pada langkah pelaksanaan utama dan mengutamakan keperluan pengguna akhir, perniagaan boleh memaksimumkan faedah Datamart mereka dan menyepadukan dengan berkesan ke dalam keseluruhan strategi pengurusan data mereka.
