Data Mart

Що таке Data Mart?

Вітрина даних - це підмножина сховища даних, створена для підтримки однієї бізнес-функції або відділу всередині компанії. Це компактне, однотематичне сховище даних, яке зберігає частину даних компанії в більш концентрованому та легкодоступному вигляді.

Вітрини даних часто створюються для задоволення потреб певного бізнес-підрозділу або відділу, наприклад, відділу продажів, маркетингу, фінансів або операцій.

• Они надають клієнтам консолідовану картину релевантних даних з декількох джерел, що дозволяє їм вивчати дані та отримувати уявлення про діяльність своєї компанії.

Процедури вилучення, перетворення та завантаження (ETL), реплікація баз даних та віртуалізація даних можуть бути використані для створення вітрин даних. Дані на вітрині часто впорядковані для підтримки конкретної бізнес-цілі і призначені для швидкого пошуку та аналізу.

Типи Data Mart

• Залежне вітрило даних - Залежне вітрило даних розробляється безпосередньо зі сховища даних. Воно тісно пов'язане зі сховищем і залежить від його архітектури, форматів даних і метаданих. Залежний вітрина даних часто створюється для однієї бізнес-одиниці або відділу і пропонує попередньо сконфігуровану підмножину сховища даних. Зміни в даних сховища автоматично відображаються в залежному вітрині.
• Незалежний вітрина даних- Незалежний вітрина даних - це окрема архітектура, яка розробляється незалежно від сховища даних. Вона пристосована до конкретної бізнес-одиниці або відділу і включає в себе підмножину сховища даних. Розробка автономного вітрини може бути здійснена за допомогою ETL-процедур. Зміни в даних сховища не призводять до негайного оновлення незалежного вітрини.

Залежні вітрини працюють у тандемі зі сховищем даних, щоб підтримувати узгодженість і точність даних. Однак їх складніше налаштовувати та керувати ними. Незалежні вітрини даних простіше налаштовувати та керувати ними, ніж залежними, але вони можуть бути менш послідовними та точними.

На додаток до цих двох основних форм, гібридні вітрини поєднують в собі характеристики як залежних, так і незалежних типів. Гібридний маркет складається з частини сховища даних, а також даних, отриманих з інших джерел або розроблених локально. Вони також більш адаптивні, ніж залежні, але менш тісно пов'язані між собою, ніж незалежні.

Сховище даних vs. Data Mart

І сховища даних, і вітрини даних використовуються для зберігання та управління даними, хоча їхній обсяг, архітектура та призначення різняться.

Сховище даних - це велике централізоване сховище, яке містить дані з кількох джерел в організації. Воно покликане допомогти у прийнятті стратегічних рішень, пропонуючи повне уявлення про дані організації. Сховище також може містити історичні дані, які можна використовувати для виявлення тенденцій і закономірностей з плином часу. Сховища даних часто призначені для обробки складних запитів та аналізу даних і можуть використовувати спеціальні технології, такі як інтелектуальний аналіз даних та OLAP (онлайн-аналітична обробка даних).

З іншого боку, вітрина даних - це компактніше, децентралізоване сховище, яке містить підмножину даних зі сховища даних або інших джерел. Він призначений для задоволення потреб певного бізнес-підрозділу або відділу всередині організації і може містити поточні або нещодавні дані, які можуть бути використані для прийняття тактичних рішень.

Переваги Data Mart

• Покращена якість даних- Вони часто створюються з використанням високоякісних даних з декількох джерел, що може сприяти підвищенню загальної якості даних організації.
• Больші витрати- Оскільки маркетплейси можна створити швидше і дешевше, ніж повномасштабне сховище даних, вони є привабливою альтернативою для малого та середнього бізнесу.
• Швидший доступ- Крім того, вони надають швидший доступ до відповідних даних користувачам у цій функції, оскільки вони створені для підтримки конкретної бізнес-цілі.
• Більша адаптивність- Марти можуть бути швидко змінені та оновлені відповідно до мінливих потреб організації чи бізнес-функції.

Загалом, вітрини даних можуть допомогти компаніям покращити свої навички аналізу даних, представляючи консолідоване уявлення про важливі дані для певних бізнес-процесів або відділів.