Ein Data Mart ist eine kleinere, fokussierte Version eines Data Warehouse, die sich auf eine bestimmte Abteilung, einen bestimmten Geschäftsbereich oder einen bestimmten Zweck konzentriert. Es handelt sich um eine abgespeckte Version des Data Warehouse, die nur Daten enthält, die für eine bestimmte Abteilung oder Geschäftseinheit relevant sind.
Data Marts werden häufig verwendet, um bestimmte Daten für bestimmte Abteilungen oder Geschäftseinheiten zu optimieren. Sie ermöglichen es, Daten schneller und einfacher zu analysieren und Entscheidungen schneller zu treffen. Außerdem kann die Leistung bei der Datenverarbeitung verbessert werden, da nur relevante Daten verwendet werden.
Im Gegensatz zu einem Data Mart, das sich auf einen bestimmten Zweck oder eine bestimmte Abteilung konzentriert, ist ein Data Warehouse ein zentraler Speicherort für alle Geschäftsdaten eines Unternehmens. Es bietet einen Überblick über alle Geschäftsbereiche und ermöglicht die Integration und Analyse von Daten aus unterschiedlichen Quellen. Während sich ein Data Mart auf einen bestimmten Zweck konzentriert, bietet ein Data Warehouse einen umfassenderen Überblick über alle Geschäftsbereiche.
Architektur von Data Marts
Die Architektur von Data Marts spielt eine wichtige Rolle bei der effektiven Nutzung von Daten in der Business Intelligence. In diesem Beitrag werden die verschiedenen Aspekte der Architektur von Data Marts beschrieben und erläutert.
I. Überblick über die Architektur: von Data Marts Eine Data Mart-Architektur besteht aus drei Hauptkomponenten: Datenquellen, Datenspeicher und Analyse- und Reporting-Tools. Diese Komponenten arbeiten zusammen, um Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren, zu bereinigen und für die Analyse bereitzustellen.
II. Datenquellen Datenquellen: können aus verschiedenen Quellen stammen, wie beispielsweise ERP-Systemen, CRM-Systemen, Finanzbuchhaltungssystemen oder aus anderen Datenbanken. Es ist wichtig, dass die Datenquellen korrekt integriert werden, um eine vollständige Sicht auf die Geschäftsdaten zu erhalten.
III. Datenspeicher: Der Datenspeicher ist das Herzstück einer Data Mart-Architektur. Hier werden alle integrierten Daten gespeichert und organisiert, um eine einfache Analyse und Berichterstellung zu ermöglichen. Häufig werden hierfür relationale Datenbanken oder multidimensionale Datenbanken verwendet.
IV. Analyse- und Reporting-Tools: Analyse- und Reporting-Tools ermöglichen es, Daten aus dem Datenspeicher zu analysieren und in übersichtlichen Berichten darzustellen. Diese Tools können einfache Tabellenkalkulationen, Dashboards oder komplexere Business Intelligence-Lösungen umfassen.
Typen von Data Marts
Es gibt verschiedene Arten von Data Marts, die sich in Größe, Zweck und zugrunde liegenden Daten unterscheiden können. In diesem Beitrag werden die verschiedenen Typen von Data Marts beschrieben und erläutert.
I. Funktionales Data Mart Funktionale Data Marts sind spezialisierte Data Marts, die sich auf bestimmte Geschäftsbereiche oder Funktionen konzentrieren. Beispiele sind ein Data Mart für Finanzen, ein Data Mart für Kundenbeziehungen oder ein Data Mart für Personalwesen. Funktionale Data Marts bieten tiefere Analysemöglichkeiten für bestimmte Geschäftsbereiche.
Abteilungs-Data-Mart Abteilungs-Data-Marts sind Data Marts, die für ein bestimmtes Ressort oder eine bestimmte Abteilung innerhalb eines Unternehmens entwickelt wurden. Diese Data Marts sind in der Regel kleiner als Functional Data Marts und bieten tiefere Analysemöglichkeiten für spezifische Abteilungen.
Enterprise Data Marts sind Data Marts, die das gesamte Unternehmen abbilden. Diese Data Marts bieten eine umfassende Sicht auf die Geschäftsdaten des Unternehmens und ermöglichen eine umfassende Analyse. Enterprise Data Marts sind in der Regel größer als funktionale oder abteilungsbezogene Data Marts.
IV. Virtual Data Mart Virtual Data Marts sind Data Marts, die auf bestehenden Datenquellen und -speichern basieren, ohne dass eine separate Datenbank erforderlich ist. Diese Data Marts werden häufig mit Business Intelligence-Tools erstellt und können einfach und schnell implementiert werden.
Jede Art von Data Mart bietet unterschiedliche Vorteile und eignet sich für unterschiedliche Geschäftsanforderungen. Es ist wichtig, den richtigen Data Mart-Typ für die Bedürfnisse eines Unternehmens auszuwählen, um die bestmögliche Analyse zu ermöglichen.
Data Mart vs. Data Lake und OLAP: Ein Vergleich
Data Mart vs. Data Lake
Während Data Marts und Data Lakes beide wichtige Komponenten im Datenmanagement von Unternehmen sind, dienen sie unterschiedlichen Zwecken und haben verschiedene Charakteristika:
- Data Mart:
- Ein Data Mart ist eine abgespeckte Version eines Data Warehouse, das sich auf einen spezifischen Geschäftsbereich oder ein Thema konzentriert. Es ist so konzipiert, dass es schnellen Zugriff auf relevante Daten für ein bestimmtes Team oder eine Abteilung ermöglicht.
- Data Marts speichern in der Regel strukturierte, verarbeitete Daten, die für spezifische Analysen oder Berichte innerhalb eines bestimmten Bereichs optimiert sind.
- Sie fördern die Effizienz und Entscheidungsfindung, indem sie relevante Informationen in einem leicht zugänglichen Format bereitstellen.
- Data Lake:
- Ein Data Lake ist eine zentrale Lagerstätte, die große Mengen an rohen, unstrukturierten und strukturierten Daten speichern kann. Diese Daten können aus verschiedenen Quellen stammen und in ihrem ursprünglichen Format gespeichert werden.
- Data Lakes ermöglichen eine flexible Datenanalyse, einschließlich Big Data-Analysen, Echtzeitanalysen und maschinelles Lernen, da sie eine breite Palette von Datentypen und -strukturen unterstützen.
- Im Gegensatz zu Data Marts, die für spezifische Anwendungen und Benutzergruppen optimiert sind, dienen Data Lakes der Speicherung von Daten in ihrem rohen Zustand, was eine spätere Verarbeitung und Analyse ermöglicht.
Data Mart vs. OLAP (Online Analytical Processing):
- Data Mart:
- Data Marts können spezifische Datenstrukturen nutzen, um die Analyse und Berichterstattung für einen bestimmten Geschäftsbereich zu unterstützen. Sie können einfache oder komplexe Datenmodelle enthalten, abhängig von den Anforderungen der Benutzer und den Zielen der Analyse.
- OLAP:
- OLAP ist eine Technologie, die die Darstellung von Daten in mehrdimensionalen Ansichten unterstützt, was komplexe Analysen und Abfragen erleichtert. OLAP-Cubes ermöglichen es Benutzern, Daten aus verschiedenen Perspektiven zu betrachten und zu analysieren, z.B. Zeit, Geografie, Produktlinien usw.
- Während einige Data Marts OLAP-Technologien für multidimensionale Datenanalysen nutzen können, ist OLAP an sich eine breitere Technologie, die in verschiedenen Datenmanagementumgebungen eingesetzt werden kann, nicht nur in Data Marts.
Integration und Synergie:
In der Praxis können Data Marts, Data Lakes und OLAP-Technologien synergetisch in einer umfassenden Datenstrategie integriert werden. Ein Data Lake kann als zentraler Datenspeicher dienen, aus dem Data Marts spezifische, für ihre Zwecke aufbereitete Daten extrahieren. OLAP kann wiederum innerhalb eines Data Marts eingesetzt werden, um komplexe Datenanalysen und -visualisierungen zu ermöglichen, die fundierte Entscheidungen unterstützen.
Vor- und Nachteile von Data Marts
Obwohl Data Marts viele Vorteile bieten, gibt es auch einige Nachteile, die berücksichtigt werden müssen.
I. Vorteile von Data Marts
- Verbesserte Datenqualität: Data Marts ermöglichen es, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren und zu bereinigen, was zu einer besseren Datenqualität führt.
- Schnellere Zugriffszeiten: Data Marts konzentrieren sich auf spezifische Geschäftsbereiche, was zu schnelleren Zugriffszeiten auf die gewünschten Daten führt.
- Tiefere Analysemöglichkeiten: Data Marts bieten eine tiefere Analysemöglichkeit für spezifische Geschäftsbereiche oder Abteilungen, was zu besseren Entscheidungen führt.
- Einfachere Wartbarkeit: Data Marts sind in der Regel kleiner als Data Warehouses und einfacher zu warten und zu aktualisieren.
II. Nachteile von Data Marts
- Höhere Kosten: Die Entwicklung und Wartung von Data Marts kann teurer sein als die eines einzigen Data Warehouses.
- Integrationsprobleme: Data Marts können Probleme bei der Integration mit anderen Datenspeichern verursachen, wenn sie nicht richtig konzipiert werden.
- Inkonsistente Daten: Data Marts können zu inkonsistenten Daten führen, wenn sie nicht ordnungsgemäß synchronisiert werden.
- Komplexität: Data Marts können komplexer sein als ein einziges Data Warehouse, insbesondere bei der Verwaltung von Daten aus verschiedenen Quellen.