Data Mart, ein im Datenmodellierungskontext häufig vorkommender Begriff, bezieht sich auf ein individualisiertes, themenorientiertes und segmentgesteuertes Datenspeichersystem, das in erster Linie darauf ausgelegt ist, die spezifischen Anforderungen bestimmter Geschäftsfunktionen oder -abteilungen innerhalb einer Organisation zu erfüllen. Ein Data Mart ist im Wesentlichen eine verkleinerte Version eines Data Warehouse, bei dem der Schwerpunkt auf der Bereitstellung des Zugriffs auf einen kleineren, spezialisierteren Datensatz liegt, der sich auf ein bestimmtes Thema oder eine bestimmte Abteilung bezieht, z. B. Vertrieb, Marketing, Finanzen oder Personalwesen Ressourcen. Dieser Ansatz ermöglicht schnellere, effizientere und individuellere Datenabfragen und -analysen für die jeweiligen Abteilungen und unterstützt so deren Entscheidungsprozesse auf einer granulareren Ebene.
Im Wesentlichen kann ein Data Mart als Teilmenge eines größeren Data Warehouse wahrgenommen werden. Während ein Data Warehouse typischerweise als unternehmensweites Datenrepository verwendet wird, das Daten aus verschiedenen Quellen konsolidiert und in ein umfassendes und standardisiertes Format strukturiert, richtet sich ein Data Mart an eine engere Zielgruppe, indem es sich auf einen bestimmten Geschäftsbereich konzentriert. Dies ermöglicht den Einsatz einer einfacheren und unkomplizierteren Systemarchitektur, die letztendlich den Datenzugriff, die Datenbearbeitung und die Datenanalyse rationalisiert.
Es gibt hauptsächlich drei verschiedene Ansätze zur Implementierung eines Data Marts, die anhand ihrer Konstruktionsmethode klassifiziert werden: Unabhängige, abhängige und hybride Data Marts. Ein unabhängiger Data Mart wird direkt aus den Datenquellen erstellt, ohne dass ein Data Warehouse verwendet wird. Im Gegensatz dazu bezieht ein abhängiger Data Mart seine Daten aus einem vorhandenen Data Warehouse und gewährleistet so Konsistenz, Zuverlässigkeit und Standardisierung im gesamten Unternehmen. Ein hybrider Data Mart kombiniert beide Ansätze und nutzt sowohl das Data Warehouse als auch externe Quellen, um eine optimale Mischung von Dateneingaben bereitzustellen.
Unternehmen können Data Marts mithilfe einer Vielzahl von Datenspeicher- und Verwaltungstechnologien wie relationalen und dimensionalen Datenbanken, mehrdimensionalen OLAP-Systemen (On-Line Analytical Processing) und Datenvisualisierungstools implementieren. Jede Technologieauswahl hängt von Faktoren wie der Menge und Art der Daten sowie dem gewünschten Analyseniveau und der Verarbeitungsgeschwindigkeit ab.
Im Kontext der no-code Plattform AppMaster können Data Marts besonders nützlich sein, wenn Backend-, Web- und mobile Anwendungen entwickelt werden, die für ein effizientes und effektives Funktionieren fachspezifische oder abteilungsbezogene Daten benötigen. Durch die Nutzung der robusten Datenmodellierungsfunktionen von AppMaster können Entwickler Datenmodelle und Schemata entsprechend den spezifischen Anforderungen des Data Mart einrichten und so eine nahtlose Integration zwischen dem Data Mart und der zu erstellenden Anwendung ermöglichen.
Dadurch können über die AppMaster Plattform bereitgestellte Data Marts den Prozess der Erstellung skalierbarer, vollständig interaktiver und visuell ansprechender Web- und Mobilanwendungen erheblich beschleunigen und rationalisieren. Durch das intuitive UI-Design und drag-and-drop Funktionalität von AppMaster können Entwickler Data Mart-basierte Datenmodelle nach Bedarf in interaktive Komponenten, Geschäftsprozesse sowie REST-API- und WSS- endpoints integrieren und so den Nutzen der verfügbaren Daten maximieren Daten als Grundlage für Geschäftsentscheidungen. Dank der mit Go generierten zustandslosen Backend-Anwendungen von AppMaster haben Kunden die Freiheit, jede PostgreSQL-kompatible Datenbank als primäre Datenbank für ihre Anwendungen zu verwenden, was eine nahtlose Integration von Data Marts in ihre Softwarelösungen ermöglicht.
Darüber hinaus können Entwickler mithilfe der automatischen Generierung von Swagger-Dokumentation (Open API) und Datenbankschema-Migrationsskripts von AppMaster ihre Anwendungen auf dem neuesten Stand halten, ohne technische Schulden anzuhäufen. Indem AppMaster sicherstellt, dass Anwendungen immer von Grund auf neu generiert und in weniger als 30 Sekunden aktualisiert werden, ermöglicht es kontinuierliche Integrations- und Bereitstellungsfunktionen (CI/CD), die für sich schnell entwickelnde Geschäftsanforderungen von entscheidender Bedeutung sind.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Data Marts als spezialisierte Datenrepositorys dienen, die auf die spezifischen Datenanforderungen einzelner Geschäftsbereiche innerhalb einer Organisation zugeschnitten sind. Wenn sie mit fortschrittlichen no-code Plattformen wie AppMaster implementiert werden, können sie eine entscheidende Rolle bei der Rationalisierung des Datenzugriffs, der Analyse und der Integration im Prozess der Erstellung leistungsstarker, skalierbarer Anwendungen spielen. Durch den Einsatz von Data Marts als Teil ihrer Datenmodellierungsstrategie können Unternehmen die Anwendungsentwicklung erheblich beschleunigen, Kosten senken und die Gesamtleistung des Unternehmens durch datengesteuerte Entscheidungsprozesse verbessern.
