Kaj je Datamart/podatkovno skladišče?

Uvod v koncept Datamarta

THE datamart je bistven izraz v svetu analize podatkov in poslovne inteligence (BI). Je pododdelek podatkovnega skladišča, to je specializirane zbirke podatkov, ki hrani del informacij podjetja.

Medtem ko si lahko podatkovno skladišče predstavljamo kot ogromno knjižnico podatkov podjetja, lahko podatkovno trgovino razumemo kot poseben del te knjižnice, organiziran okoli določene teme, kot so prodaja, trženje ali človeški viri.

V tem članku bomo raziskali, kaj a datamart, za kaj se uporablja in zakaj je tako pomemben za organizacije, ki želijo izkoristiti svoje podatke za sprejemanje premišljenih odločitev in izboljšanje svojega delovanja.

Opredelitev podatkovne tržnice?

A datamart je zasnovan tako, da zadovolji potrebe uporabnikov na določenem funkcionalnem področju. Je predmetno usmerjen in strukturiran za enostavno poročanje in analizo. Na primer, tržnica s podatki o prodaji bi vsebovala podatke, povezane samo s prodajnimi transakcijami, strankami in prodanimi izdelki.

Vzpostavitev podatkovne borze je lahko cenejša in hitrejša kot ustvarjanje celotnega podatkovnega skladišča, zaradi česar je privlačna za določene oddelke, ki želijo izboljšati svojo analizo podatkov, ne da bi čakali na rešitev velikega obsega za podjetja.

Prednosti Datamarta

Glavne prednosti izvajanja a datamart vključujejo:

• Izvedba : ker so manjše in osredotočene, so poizvedbe na splošno hitrejše kot pri podatkovnem skladišču.
• Enostavnost: poslovni uporabniki ga lažje razumejo in uporabljajo, ker je specifičen za njihovo domeno.
• Okretnost: Podatkovne borze je mogoče razviti in implementirati v krajšem času kot podatkovna skladišča, kar omogoča hitrejšo donosnost naložbe.
• Prilagodljivost: jih je mogoče lažje prilagoditi ali razširiti, da ustrezajo spreminjajočim se potrebam poročanja.
• Zanesljivost: ponavadi so bolj relevantni in združujejo uporabne podatke za posebne analize.

Vrste Data Mart

Podatkovne borze lahko kategoriziramo na več načinov, vendar so pogosto razdeljeni v tri glavne vrste glede na njihovo metodo pridobivanja informacij:

• Neodvisen: podatkovni trg, ki je ustvarjen brez uporabe podatkovnega skladišča kot vira podatkov. Običajno je majhen in ga upravlja en sam oddelek.
• Odvisen : podatkovni trg, ki je zgrajen z uporabo podatkov iz obstoječega podatkovnega skladišča, kar zagotavlja skladnost in kakovost podatkov med različnimi deli organizacije.
• Celostno: podatkovni trg, ki združuje podatke iz različnih virov, vključno s podatkovnimi skladišči in zunanjimi operativnimi bazami podatkov. To je bolj zapleten, vendar potencialno bolj celovit pristop.

Primerjava med Datamartom in Datawarehouseom

Kaj je podatkovno skladišče?

A podatkovno skladišče je centralizirana zbirka podatkov, namenjena podpori procesov odločanja v podjetju. Optimiziran je za branje, združevanje in analizo velikih količin zgodovinskih podatkov iz heterogenih virov. Omogoča celovit pregled nad poslovanjem podjetja v daljšem časovnem obdobju.

Kaj je Datamart?

Kar zadeva njega, a datamart je pododdelek podatkovnega skladišča. Namenjen je določenemu oddelku, funkciji ali nizu podatkov, povezanih z določeno temo, kot je prodaja ali človeški viri. Podatkovni trg vsebuje manj podatkov kot podatkovno skladišče in je zasnovan za hiter odziv na poizvedbe po meri za določeno skupino uporabnikov.

Ključne razlike v oblikovanju in uporabi

Glavna razlika med podatkovnim skladiščem in podatkovnim trgom je njihov obseg in obseg. Podatkovno skladišče hrani veliko količino podatkov o celotnem podjetju, medtem ko se podatkovni trg osredotoča le na en vidik poslovanja. Tukaj je nekaj značilnih lastnosti:

• Obseg podatkov: Skladišče podatkov ima večji obseg in obseg, zato je dražje in kompleksnejše za vzdrževanje. Po drugi strani pa je podatkovni trg, ki cilja na določeno domeno, cenejši in lažji za upravljanje.
• Izvedba: Podatkovni trgi lahko pogosto hitreje zagotovijo rezultate poizvedb zaradi svoje specializacije in manj podatkov za obdelavo.
• Struktura: Podatkovno skladišče integrira podatke iz več virov in jih homogenizira, medtem ko je podatkovni trg pogosto zgrajen okoli enega vira podatkov ali majhnega niza tesno povezanih virov.
• Uporabniki: Podatkovna skladišča običajno uporabljajo podatkovni analitiki, ki morajo imeti popoln vpogled v poslovanje, medtem ko podatkovna skladišča služijo uporabnikom, specializiranim za določeno področje.

Izbira med Datamart in Data Warehouse

Odločitev, da se osredotočimo na podatkovno skladišče ali podatkovni trg, bo v veliki meri odvisna od posebnih potreb organizacije. Podatkovno skladišče je idealno za podjetja, ki potrebujejo podrobno in popolno analizo vseh svojih podatkov. Podatkovni trg pa lahko zadostuje za ciljne potrebe in če je proračun težava, ponuja prednosti v smislu enostavnosti in stroškov.

Tehnologije in akterji na trgu

Na trgu ponujajo različna podatkovna skladišča in podatkovne mart rešitve večjih akterjev v sektorju informacijske tehnologije, kot je npr. Oracle, Microsoft s svojo službo Azurno, Amazon z AWS, Google Cloud Platform, ter drugi ponudniki rešitev za shranjevanje podatkov in poslovno inteligenco.

Skratka, čeprav se lahko podatkovne tržnice in podatkovna skladišča včasih obravnavajo kot medsebojno zamenljivi, dejansko igrajo zelo različne vloge v strategiji upravljanja podatkov organizacije. Odločanje mora torej temeljiti na trdnem razumevanju teh razlik in mora biti vedno usklajeno z organizacijskimi cilji in zmožnostmi.

Uporaba Data Marts

Podatkovni trgi imajo različne aplikacije na področju upravljanja podatkov:

• Sektorska analiza: Podatkovni trg se lahko uporablja za konsolidacijo podatkov v zvezi z določeno industrijo, kot je prodaja, trženje ali finance, kar omogoča poglobljeno analizo specifične uspešnosti in trendov.
• Vodenje projektov: Za projektne skupine lahko podatkovni trg zagotovi kritične informacije o napredku, virih, stroških in skladnosti s predhodno določenimi roki.
• Prilagojeno trženje: Tržne ekipe ga lahko uporabijo za natančnejše ciljanje na stranke z analizo zbranih demografskih podatkov, nakupovalnih navad in preferenc.
• Regulativna poročila: Nastavite lahko namenske podatkovne borze za poenostavitev notranjih ali zunanjih procesov poročanja in revizije z združevanjem vseh podatkov, potrebnih za skladnost s predpisi.

Uspešna implementacija Datamarta je odvisna tudi od angažiranosti in usposabljanja uporabnikov, ki zagotavljajo, da razumejo, kako uporabljati sistem za samostojno pridobivanje želenih informacij. Prav tako je ključnega pomena zagotoviti učinkovito upravljanje podatkov in usklajenost s politiko varnosti in zasebnosti podjetja.

A Datamart dobro zasnovana in pravilno implementirana lahko postane močno sredstvo za podjetje, saj olajša dostop do informacij, izboljša sprejemanje odločitev in poveča organizacijsko agilnost. Z osredotočanjem na ključne korake implementacije in dajanjem prednosti potrebam končnih uporabnikov lahko podjetja povečajo prednosti svojih Datamartov in jih učinkovito vključijo v svojo splošno strategijo upravljanja podatkov.