Ein Data Mart ist ein kleines Data Warehouse, das zur Unterstützung einer bestimmten Geschäftsbereichsfunktion verwendet wird. Es ist auf ein bestimmtes Thema oder Thema eines Data Warehouse ausgerichtet. Ein Data Warehouse enthält Informationen über mehrere Themen und benötigt viel mehr Zeit als ein Data Mart. Da weniger Quellen verwendet werden und es sich um ein einziges Thema handelt, überschreiten sie selten 100 GB.
Cloud Data Marts
Cloud Data Marts werden immer mehr zur Norm, da die Geschäftsbereiche sie je nach Bedarf erstellen können, ohne die IT-Verwaltungs- und Beschaffungskosten zu tragen, die bei herkömmlichen On-Premise-Lösungen anfallen. Ein Unternehmen kann eine Cloud innerhalb weniger Tage einrichten und befüllen, um neue Geschäftsmöglichkeiten zu modellieren und kennenlernen , und zahlt nur für die kurze Zeit, in der es Ad-hoc-Analyseprojekte durchführt. Cloud Lösungen sind auch für langfristige Projekte wirtschaftlich, da die laufenden Verwaltungskosten gering sind.
Integration von Daten
Daten in einen Data Mart zu bekommen, kann eine Herausforderung sein. Unternehmen haben oft mit der Pflege vieler Punkt-zu-Punkt-Integrationen zu kämpfen. Datenintegrationstools auf Unternehmensebene können teuer und zu komplex für den Einsatz in Abteilungen sein. Die Actian Data Platforms verfügt über eine integrierte Datenintegration, die das Auffüllen Ihres Data Warehouse vereinfacht. Wenn der Data Mart Daten verwendet, auf die nur selten zugegriffen wird und die bereits in einem strukturierten Format gespeichert sind, wie z.B. in einem Ordner mit CSV-Dateien, ist es mit der Actian Data Platform möglich, einfach auf diese Daten zuzugreifen, ohne sie zu laden.
Vorteile
Im Folgenden finden Sie eine Liste der häufigsten Gründe, warum Unternehmen sie einsetzen:
- Leichter einzurichten als ein Data Warehouse, da es sich um kleinere Datensätze handelt.
- Schnellere Deployment im Vergleich zu einem IT-geführten Data-Warehouse-Projekt.
- Die Autonomie auf Abteilungsebene ermöglicht es einem Geschäftszweig, Datenquellen und -verwendung zu kontrollieren.
- Fachspezifische Daten können eine bessere Leistung erbringen als der Zugriff auf ein umfangreicheres Data Warehouse.
- Geringere Erstellungskosten, da bei einer Cloud Lösung ein Kapitalbeschaffungszyklus vermieden wird.
Actian Datenmanagement
Ein einziges Actian Data Platform Abonnement kann multiple data Mart Projekte unterstützen. Eingebaute Integrationen machen die Befüllung der Data Marts einfach. Erfahren Sie mehr über The Actian Data Platform.
Data-Mart-Typen
Ein Data Mart kann eine fachspezifische Teilmenge eines Data Warehouse sein, die als abhängig von ihrem übergeordneten Data Warehouse betrachtet wird. Er kann unabhängig von einem Data Warehouse sein, wenn er Daten enthält, die aus abteilungsspezifischen Datenquellen stammen und eigenständig genutzt werden sollen. Ein hybrider Data Mart enthält eine Mischung aus Daten aus einem zentralen Data Warehouse und unabhängigen Daten.
Struktur
Im Gegensatz zu transaktionsorientierten Datenbanken ist ein Data Mart für die Verarbeitung von Anfrage optimiert. Das Datenbankdesign verwendet häufig eine Sternschema-Organisation, die aus einer zentralen Faktentabelle und mehreren Dimensionstabellen besteht, die für häufig gestellte Fragen optimierte Abfragen ermöglichen. Snowflake-Schemata verwenden keine wohldefinierten Faktentabellen, sondern senken die Speicherkosten. Dieser Nutzen wird oft durch höhere Wartungskosten aufgrund der zusätzlichen Komplexität der Struktur im Vergleich zu einem Star-Schema ausgeglichen. Die niedrigen Cloud führen dazu, dass das einfachere Star-Schema die bei weitem beliebteste Data Mart-Struktur ist.
Es ist nicht ungewöhnlich, dass sie in-memory oder voraggregierte multidimensionale Würfel verwenden, um den Zugriff auf Daten zu beschleunigen, die nur selten geändert werden, zum Beispiel nachts. Die von der Actian Data Platform verwendete moderne kolumnare Datenbankspeicherung bietet eine hohe Leistung durch die Verwendung von In-Chip-Parallelisierung, ohne dass man sich um Voraggregationen und komplexe Würfel und Indizes kümmern muss.
Beispiel für einen Data Mart für eine Verkaufsregion
Ein großes Unternehmen verfügt möglicherweise über ein globales Data Warehouse für die Vertriebsfunktion. Das Unternehmen könnte zum Beispiel in drei Vertriebsregionen für Amerika, Asien und Europa unterteilt sein. Auf Konzernebene benötigen die Führungskräfte eine globale Ansicht mit Zusammenfassungen, die bis auf Länderebene aufgeschlüsselt sind. Diesem Data Warehouse fehlt die Detailgenauigkeit, die für den Erfolg der regionalen Aktivitäten erforderlich ist. Ein Data Mart, das sich auf den regionalen Vertrieb konzentriert, kann genügend Vertriebsdetails enthalten, um es den Vertriebsleitern zu ermöglichen, sich an das Kaufverhalten der Kunden On-Premises anzupassen.
Marketing Daten Mart
Die Marketingabteilung eines jeden Unternehmens muss im Detail verstehen, wie sich potenzielle Kunden durch den Verkaufstrichter bewegen, um die Migration des Käufers zu informieren und zu steuern. Ein Marketing Data Mart muss die Quellen von Leads von der ersten Google-Suche bis zur Konvertierung und Bindung von Kunden nach dem Verkauf verfolgen. Dabei werden Daten aus verschiedenen Quellen verwendet, z. B. Weblogs, um zu sehen, welche Seiten potenzielle Kunden besuchen, Marketing-Automatisierungsdaten, um zu sehen, welche E-Mails geöffnet und angeklickt wurden, Salesforce-Daten, um Aktionen mit den Vertriebsteams zu koordinieren, und absichtsbasierte Marketingsysteme, um die nächsten Schritte zu bestimmen.
Einzelhandel Data Mart
Logistikoperationen erstrecken sich über den gesamten Globus. Die Verfolgung der supply chain von Waren aus landwirtschaftlichen Betrieben oder Fabriken erfordert große Datenlager. Lokale Analysen in einem Einzelhandelsgeschäft können jedoch durch ein lokales Data Mart verwaltet werden. Ein Filialleiter kann damit die Lagerbestände verfolgen, die vorhandenen Bestände auffüllen und Einkaufstrends überwachen. Mit Hilfe eines Data Marts kann das Geschäft die Kundenwünsche erfüllen und profitabel bleiben.
