Definition, Typen und Vorteile • BUOM

Data Marts sind eine Möglichkeit für Unternehmen, ihre Daten für einen einfachen Zugriff zu organisieren. Die Organisation von Daten ist ein wichtiger Teil der Unternehmensführung, da der Zugriff auf bestimmte Datensätze die Projekteffizienz verbessern, die Kundenbeziehungen verbessern und sogar den Umsatz steigern kann. Wenn Sie wissen, was ein Data Mart ist und wer ihn verwendet, können Sie feststellen, ob Ihr Unternehmen dieses Tool benötigt. In diesem Artikel erklären wir, was Data Marts sind, wer sie nutzt, welche Arten und Vorteile sie haben und wie man dieses leistungsstarke Tool zur Datenorganisation nutzt.

Was ist ein Data Mart?

Ein Data Mart ist eine Sammlung von Daten, die sich auf eine Sache oder einen Teil eines Unternehmens konzentrieren. Data Marts können sich auf Dinge wie Spezifität, Verfügbarkeit, Marketing, Vertrieb, Finanzen oder Mitarbeiterleistung konzentrieren, um nutzbare Datensätze zu erstellen. Unternehmen nutzen diese Daten, um Abläufe zu verbessern und mehr Einblick in die internen Prozesse des Unternehmens zu gewinnen.

Wer nutzt Data Marts?

Viele Arten von Unternehmen können Data Marts nutzen, um Daten leichter zugänglich zu machen. Hier sind einige Beispiele für Branchen, die von Data Marts profitieren können:

• Finanzen. Finanzdatenmarts helfen Unternehmen dabei, Finanzen zu kategorisieren und separate Sätze von Finanzdaten zu speichern. Dies kann besonders für die Finanzplanung nützlich sein.

• Vertrieb: Vertriebsteams nutzen häufig Data Marts, um Daten zu bestimmten Vertriebsmethoden zu sammeln oder Aktionszeiträume zu planen. Beispielsweise könnte das Vertriebsteam Daten über die Weihnachtszeit sammeln.

• Marketing. Marketingteams können Data Marts verwenden, um Daten aus dem Data Warehouse, einer Sammlung gemeinsam genutzter Daten, zu trennen und so einen einfachen Zugriff zu ermöglichen. Marketingprofis nutzen Kundendaten, Produktdaten und Analysen, um effektive Marketingkampagnen zu erstellen.

Vorteile von Data Marts

Data Marts können jeder Branche zugute kommen. Hier sind einige Vorteile, die Sie berücksichtigen sollten:

• Zentralisierte Daten: Data Marts helfen dabei, bestimmte Datensätze zu zentralisieren, sodass jeder Informationen aus einer Quelle erhalten kann. Dies hilft, Datendiskrepanzen zu vermeiden und Fehler zu reduzieren.

• Skalierbares Datenmanagement. Data Marts bieten eine größere Skalierbarkeit für Datensätze, sodass sie mit den sich ändernden Anforderungen Ihres Unternehmens wachsen können. Teams können die Daten im Data Mart skalieren, um den Anforderungen an Geschäftsdaten gerecht zu werden.

• Schnelle Implementierung: Data Marts sind spezifischer als größere Data Warehouses und ermöglichen eine schnellere und einfachere Implementierung. Dadurch kann das Unternehmen Zeit und Geld sparen.

• Schnellerer Zugriff auf Daten: Data Marts erleichtern Teams die Anzeige von Datensätzen und den schnelleren Zugriff auf bestimmte Daten. Dies kann den Datenerfassungsprozess erheblich beschleunigen und Zeit und Geld sparen.

• Bessere Entscheidungsfindung: Durch den Zugriff auf schnellere und genauere Datensätze können Teams bessere Entscheidungen auf der Grundlage realer Informationen treffen. Dies kann die Gesamteffizienz verbessern und die Kosten senken.

• Geringe Kosten: Der Aufbau eines Data Mart kann deutlich weniger kosten als ein vollwertiges Business Data Warehouse. Das Unternehmen kann diese Einsparungen dann in andere Unternehmensbereiche reinvestieren.

Arten von Data Marts

Es gibt drei Arten von Data Marts:

1. Abhängige Data Marts

Abhängige Data Marts stammen typischerweise aus dem vorhandenen Data Warehouse eines Unternehmens. Der Data Mart hängt von den Datenflüssen aus dem Lager ab und fungiert als funktionaler Teil des gesamten Lagers. Abhängige Data Marts rufen nur dann Informationssätze aus dem Warehouse ab, wenn das Team bestimmte Daten benötigt. Sie können abhängige Data Marts bilden, indem Sie bestimmte Datensätze in einem Cluster zusammenfassen und dann bei Bedarf einen bestimmten Teil der Daten zur Analyse extrahieren.

2. Hybride Datenmärkte

Ein Hybrid-Data-Mart ist ein Vermittler zwischen unabhängigen und abhängigen Data-Marts, der Informationen sowohl aus dem internen Datenspeicher als auch aus externen Quellen nutzt. Das Hybridmodell vereint die Flexibilität unabhängiger Data Marts mit der Zuverlässigkeit eines unternehmenseigenen Data Warehouse. Sie können einen hybriden Data Mart erstellen, indem Sie einen von einem Data Warehouse abhängigen Datensatz erstellen und ihn mit externen Quellen verbinden. Dadurch kann das Team Daten sowohl aus internen als auch externen Quellen sammeln.

3. Unabhängige Data Marts

Unabhängige Data Marts arbeiten getrennt vom Data Warehouse. Diese sind typisch für kleinere Unternehmen oder Unternehmen, die keine Ressourcen in den Aufbau eines kompletten Data Warehouse investieren möchten. Durch die Schaffung unabhängiger Systeme erhält ein Unternehmen die Daten, die es benötigt, ohne möglicherweise über die Budgetanforderungen hinaus wachsen zu müssen. Unabhängige Data Marts können auch flexibler und zugänglicher sein, wenn sie nicht auf ein Data Warehouse angewiesen sind.

Data-Mart-Strukturen

Data Marts haben je nach Verwendungszweck typischerweise eine spezifische Struktur. Hier sind einige Beispiele für Data-Mart-Strukturen:

Sternenschema

Die Sternstruktur ist eine mehrdimensionale Datenbank in Form eines fünfzackigen Sterns. Die Mitte des Sterns stellt den spezifischen Geschäftsprozess dar, der das Ziel des Data Mart darstellt, und die äußeren Enden des Sterns enthalten die zugehörigen Daten. Während alle externen Arme miteinander verbunden und von der zentralen Datenbank abhängig sind, sind die Arme in ihrer Funktionalität nicht unbedingt voneinander abhängig.

Ein Safe

Ein Data Mart im Warehouse-Stil ist ein mehrschichtiger Ansatz für ein Data Mart-System, der dabei hilft, den Grundstein für das vollständige Data Warehouse eines Unternehmens zu legen. Der Speicherstil erfordert weniger Wartung als das Sternmodell und hilft bei der Schichtung von Datensätzen für mehr Flexibilität und Verfügbarkeit, wenn Teammitglieder auf die Daten zugreifen. Das Speichersystem verbessert auch die Sicherheit von Datensätzen.

Schneeflockendiagramm

Das Schneeflockenmodell ist eine Erweiterung des Sternmodells. Es nutzt das bestehende Star-Data-Mart-Schema und stellt einem zentralen Datensatz zusätzliche Datendimensionen zur Verfügung. Mit zusätzlichen Tabellen stellt das Snowflake-Modell umfangreiche Datensätze bereit und benötigt weniger Speicherplatz für Speicherung und Wartung.

So nutzen Sie den Data Mart

Für die Verwendung eines Data Marts sind bestimmte Schritte erforderlich, um sicherzustellen, dass Sie die richtigen Tools einrichten und diese richtig verwenden. Hier sind ein paar Schritte zum Einrichten und Verwenden eines Data Mart:

1. Entwickeln Sie die Data-Mart-Strategie Ihres Unternehmens

Berücksichtigen Sie bei der Entwicklung der Data-Mart-Strategie Ihres Unternehmens, ob Sie ein zukünftiges Data-Warehouse aufbauen, ein bestehendes Warehouse nutzen oder unabhängige Data-Marts erstellen. Entscheiden Sie, welche Daten Sie sammeln und speichern möchten und wie das Unternehmen diese Daten verwenden darf. Ermitteln Sie außerdem, ob Änderungen am vorhandenen Data Warehouse-System erforderlich sind, um das Hinzufügen bestimmter Data Marts zu unterstützen, und wie hoch die Kosten für das Unternehmen sein könnten. Sie können auch darüber nachdenken, wie Sie Ihren Data Mart bei Bedarf skalieren können.

2. Erstellen Sie eine Data-Mart-Architektur

Erstellen Sie die Data-Mart-Architektur gemäß den im ersten Schritt festgelegten Parametern. Bestimmen Sie, welche Datenbank Sie für Ihren Data Mart verwenden möchten, und nehmen Sie die erforderlichen Änderungen an vorhandenen Data Warehouse-Strukturen vor. Sie können auch Barrierefreiheit bereitstellen, um Daten für Teammitglieder zugänglicher und nutzbarer zu machen. Stellen Sie sicher, dass Data-Mart-Benutzer mit den richtigen Berechtigungen im System und der richtigen Verbindung Zugriff auf die Daten haben, die sie benötigen.

3. Vervollständigen Sie die Data-Mart-Architektur

Das Befüllen einer Data-Mart-Architektur bedeutet, den Datenfluss zwischen Ihrem Data Warehouse oder externen Quellen durchzuführen. Dadurch wird der Data Mart mit den Daten gefüllt, die Ihr Unternehmen benötigt, und Sie können etwaige Probleme beheben. Sie können festlegen, welche Begriffe den Zugriff auf die Daten ermöglichen, wie die Daten bereinigt und normalisiert werden und welche Indizes verwendet werden sollen, um den Zugriff auf Data-Mart-Informationen zu erleichtern.

4. Greifen Sie auf Ihre Data Marts zu

Greifen Sie auf gefüllte Data Marts zu, indem Sie Abfragen für bestimmte Datensätze einrichten und sicherstellen, dass der Data Mart diese abruft. Dies ist eine gute Gelegenheit, spezifische Probleme zu beheben und die Funktionalität Ihres Data Marts sicherzustellen. Sie können erkunden, wie der Data Mart mit Ihrem vorhandenen Data Warehouse funktioniert, wie Benutzer über die Benutzeroberfläche und Funktionalität denken und welche Verbesserungen Sie in Zukunft vornehmen könnten. Die Dokumentation der Bereitstellungsphase kann eine gute Möglichkeit sein, Fehler, Erfolge und Benutzerfeedback für zukünftige Verbesserungen zu verfolgen.