Introduzione al Data Mart
Il mondo sta diventando sempre più digitale e ogni organizzazione genera diversi petabyte di dati. Data Mart è una tale classificazione di dati da un data warehouse in cui la concentrazione è su un argomento.
Possiamo dire che sono i dati riguardanti un reparto o una categoria specifici come vendite, finanza o marketing, ecc. Fondamentalmente si tratta di un sottoinsieme di data warehousing. Poiché vi è concentrazione su argomenti o dipartimenti specifici, possiamo dire che la fonte è limitata o dipende da pochissime fonti.
Data Mart vs Data Warehouse
Un data warehouse è un magazzino con una raccolta di dati da più flussi dell'oggetto. La parte relativa alla manutenzione e al controllo, come la raccolta e l'elaborazione dei dati grezzi, è gestita principalmente dai gruppi IT di Corporate Information Technology che forniscono vari servizi alle organizzazioni madri.
Il data warehouse è anche indicato come data warehouse centrale o aziendale. Quindi l'origine di un data warehouse sarà multipla in contrasto con il data mart che in alcuni casi è un sottoinsieme del data warehouse.
Tipi di data mart
Esistono in genere tre tipi di data mart. Loro sono:
1. Data Warehouse dipendente
Un data mart dipendente proviene esclusivamente dal data warehouse e tutti i dipendenti raggruppati formeranno un data warehouse aziendale. È puramente un sottoinsieme del data warehouse poiché viene creato dal DW centrale.
Poiché i dati puliti e riepilogati sono già presenti nel processo ETT del data warehouse centrale o Estrai trasformazione e trasporto è semplificato. Dobbiamo solo identificare il particolare sottoinsieme qui ed eseguire ETT su di esso.
Questi data mart sono in genere costruiti per ottenere una migliore disponibilità e molte prestazioni migliorate con un migliore controllo ed efficienza.
2. Data mart indipendente
Questo non viene creato dal data warehouse centrale e l'origine può essere diversa. Poiché i dati provengono da un processo ETT DW diverso da quello centrale è leggermente diverso.
La maggior parte del data mart indipendente viene utilizzato da un gruppo più ristretto di organizzazioni e anche la fonte è limitata. Il data mart indipendente viene generalmente creato quando è necessario ottenere una soluzione in tempi relativamente più brevi.
3. Mart dati ibrido
Il data mart ibrido ti permetterà di raggruppare i dati da tutte le altre fonti diverse dal DW del data warehouse centrale. Quando ci occuperemo dell'integrazione ad hoc, ciò trarrà grande vantaggio dal lavoro principale su tutti i prodotti che sono stati aggiunti esternamente alle organizzazioni.
Funzionalità di Data Mart
Di seguito sono riportate alcune delle funzionalità di un data mart:
- Poiché la fonte dei dati è concentrata per sottoporre il tempo di risposta dell'utente viene migliorato utilizzandolo.
- Per i dati richiesti di frequente, l'utilizzo dei data mart sarà vantaggioso poiché è un sottoinsieme del DW centrale e quindi la dimensione dei dati sarà inferiore.
- Inoltre, poiché il volume dei dati è limitato, il tempo di elaborazione sarà piuttosto ridotto rispetto al Dws centrale.
- Sono sostanzialmente agili e possono adattarsi alle modifiche del modello in modo abbastanza rapido ed efficiente rispetto al data warehouse.
- Datamart richiede a un singolo esperto in materia di gestire, a differenza dei dati di magazzino, le competenze di cui abbiamo bisogno in magazzini con più argomenti. Per questo motivo, diciamo che il data mart è più agile.
- Possiamo separare le categorie di accesso a un livello basso con i dati partizionati e con il data mart, è molto semplice.
- La dipendenza dall'infrastruttura è piuttosto limitata e i dati possono essere archiviati su piattaforme hardware diverse dopo la segmentazione.
I passaggi per implementare il data mart
Di seguito sono riportati i passaggi necessari per implementarlo.
1. Progettazione
Questo sarà il primo passo nell'implementazione in cui sono stati identificati tutti i compiti e le fonti necessari per raccogliere informazioni tecniche e commerciali. Successivamente viene implementato il piano logico e, dopo la revisione, questo verrà convertito in un piano fisico. Inoltre, la struttura logica e fisica dei dati viene decisa qui come come partizionare i dati e il campo della partizione come la data o qualsiasi altro file.
2. Costruzione
Questa è la seconda fase di implementazione in cui sono stati generati database fisici con l'aiuto di RDBMS, che è stato determinato come parte del processo di progettazione e delle strutture logiche. Vengono creati tutti gli oggetti come schema, indici, tabelle, viste, ecc.
3. Popolazione
Questa è la terza fase e qui i dati vengono popolati al momento del reperimento dei dati. Tutte le trasformazioni richieste vengono implementate prima di popolare i dati su di esso.
4. Accesso
Questo è il prossimo passo dell'implementazione in cui utilizzeremo i dati popolati per eseguire query per la creazione di report. L'utente finale utilizza questo passaggio per comprendere i dati utilizzando le query.
5. Gestione
Questa è l'ultima fase di implementazione del data mart e qui vengono prese in considerazione varie attività come la gestione degli accessi, l'ottimizzazione del sistema e l'ottimizzazione, la gestione e l'aggiunta di nuovi dati al data mart e la pianificazione di scenari di recupero per gestire eventuali casi di errore.
Vantaggi del Data Mart
Di seguito sono riportati alcuni dei vantaggi dell'utilizzo.
- È una delle migliori alternative economiche a un data warehouse in cui è necessario lavorare solo su un piccolo segmento di dati.
- La segregazione dei dati dalle fonti renderà efficiente il data mart in quanto un gruppo specifico di persone può lavorare i dati da una fonte specifica anziché utilizzare tutti il data warehouse.
- L'accesso più rapido ai dati è possibile utilizzando il data mart se sappiamo a quale sottoinsieme dobbiamo accedere.
- Datamart è molto più facile da usare, quindi gli utenti finali possono facilmente interrogare su di essi.
- Venire al data mart di implementazione richiede meno tempo rispetto al data warehouse poiché i dati sono separati in gruppi.
- I dati storici di un particolare argomento possono essere utilizzati per una facile analisi delle tendenze.
Conclusione
Poiché è concentrato su una singola area funzionale, ci sono numerosi vantaggi sia per l'implementatore del processo che per l'utente finale. Pertanto è necessaria un'implementazione efficiente dei mart insieme a un data warehouse nell'organizzazione.
Articoli consigliati
Questa è una guida a What is Data Mart. Qui discutiamo l'introduzione, le caratteristiche e i primi 3 tipi insieme alle sue caratteristiche e passaggi. Puoi anche consultare i seguenti articoli per saperne di più -
- Oracle Data Warehousing
- R Tipi di dati
- Tipi di dati Python
- Modellazione dei dati Cassandra
- Guida completa al modello di dati in Cassandra