Ein Data Mart im Kontext relationaler Datenbanken ist eine dedizierte, fokussierte und spezialisierte Teilmenge der Daten einer Organisation, die die Analyseanforderungen einer bestimmten Geschäftseinheit, Abteilung oder eines bestimmten Themenbereichs unterstützt. Im Wesentlichen handelt es sich bei einem Data Mart um ein komprimiertes Data Warehouse, das auf die Informationsanforderungen einer bestimmten Benutzergruppe zugeschnitten ist und deren Interaktion mit den Daten rationalisiert und optimiert.
Data Marts wurden entwickelt, um die Herausforderungen zu meistern, die mit der effektiven Verwaltung und Analyse von Daten in komplexen Organisationen einhergehen. Sie vereinfachen den Datenanalyseprozess, indem sie Benutzern fokussiertere und genauere Einblicke bieten, die letztendlich zu einer besseren Entscheidungsfindung führen. Innerhalb der breiteren Datenverwaltungslandschaft spielen Data Marts eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Datenzugänglichkeit und der Steigerung der Effizienz. Sie fungieren als Vermittler zwischen dem Data Warehouse und den Endbenutzern, indem sie Datensilos aufbrechen und maßgeschneiderte und zielgerichtete Datensätze für eine gezielte Analyse ermöglichen.
Eines der Hauptmerkmale eines Data Mart ist die Einhaltung eines Star-Schema-Designs, wodurch es für Benutzer verständlicher und navigierbarer wird. Durch die Verwendung dieser Struktur ermöglichen Data Marts einen schnellen Datenabruf und eine optimale Leistung bei der Abfrage großer Datenmengen. Diese Eigenschaft ist bei der AppMaster Plattform von besonderer Bedeutung, die Kunden die Möglichkeit bietet, Backend-Anwendungen mit visuell gestalteten Datenmodellen zu erstellen, wodurch es für Unternehmen einfacher denn je wird, ihre Daten zu verwalten und zu nutzen.
Je nach Beschaffung, Designbasis und Integrationsansätzen gibt es verschiedene Arten von Data Marts:
- Unabhängiger Data Mart : Diese Data Marts werden getrennt vom Data Warehouse erstellt und beziehen Daten direkt aus Betriebssystemen oder externen Datenquellen. Sie lassen sich im Allgemeinen schneller erstellen und bieten eine lokalisierte Lösung, können jedoch zu Inkonsistenzen bei den Datendefinitionen und Redundanzen führen.
- Abhängiger Data Mart : Diese Data Marts werden unter Verwendung des Data Warehouse als primäre Datenquelle erstellt und gewährleisten Konsistenz und Einheitlichkeit der im gesamten Unternehmen verwendeten Daten. Dieser Ansatz erfordert jedoch ein gut entwickeltes Data Warehouse, was zeitaufwändig und kostspielig sein kann.
- Hybrider Data Mart : Wie der Name schon sagt, kombinieren diese Data Marts die Funktionen unabhängiger und abhängiger Data Marts und beziehen Daten sowohl aus dem Data Warehouse als auch aus operativen Systemen. Dieser Ansatz bietet die Flexibilität, auf unterschiedliche Geschäftsanforderungen einzugehen und ermöglicht eine schnellere, individuelle Lösung, ohne die Integrität der Daten zu beeinträchtigen.
Beim Aufbau eines Data Marts sollten mehrere Überlegungen berücksichtigt werden:
- Bedarfsermittlung : Das klare Definieren und Verstehen des Geschäftsziels und der entsprechenden Datenanforderungen ist entscheidend, um sicherzustellen, dass der Data Mart seinen Zweck effektiv erfüllt.
- Datenmodellierung : Der Prozess der Definition und Organisation des Datenschemas, einschließlich Datendimensionen und -kennzahlen, ist ein entscheidender Schritt beim Entwurf eines Data Mart. Dies bildet die Grundlage für die Strukturierung und Vereinfachung des Datenzugriffs für Endbenutzer.
- Datenbeschaffung und -integration : Die Identifizierung und Konsolidierung genauer, zuverlässiger und relevanter Datenquellen sowie deren entsprechende Integration gewährleisten die Qualität und Konsistenz des Data Mart.
- Datenextraktion, -transformation und -laden (ETL) : Der ETL-Prozess spielt eine wichtige Rolle bei der Vorbereitung der Daten für die Speicherung im Data Mart. Er umfasst die Datenextraktion aus Quellsystemen, die Transformation in das gewünschte Format und das Laden in den Data Mart.
- Datensicherheit und Zugriffskontrolle : Angesichts der Sensibilität vieler Unternehmensdaten ist die Implementierung robuster Datensicherheits- und Zugriffskontrollmechanismen innerhalb des Data Mart von entscheidender Bedeutung, um wertvolle Informationsressourcen zu schützen.
- Leistungsüberwachung und -optimierung : Die kontinuierliche Überwachung der Leistung des Data Mart und die Durchführung von Optimierungsmaßnahmen bei Bedarf stellen dessen langfristige Effizienz und Effektivität sicher.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Data Marts in der heutigen datengesteuerten Welt von entscheidender Bedeutung sind, da sie den Zugriff auf gezielte und spezialisierte Datenteilmengen für verschiedene Geschäftseinheiten, Abteilungen und Themenbereiche optimieren. Durch den schnellen, genauen und effizienten Zugriff auf Daten ermöglichen Data Marts Unternehmen letztendlich, fundierte Entscheidungen zu treffen, ihre Abläufe zu verbessern und auf dem Markt wettbewerbsfähig zu bleiben. Im Kontext der AppMaster Plattform verbessern Data Marts nicht nur den Prozess der Erstellung und Verwaltung von Web-, Mobil- und Backend-Anwendungen, sondern tragen auch zur leistungsstarken und umfassenden integrierten Entwicklungsumgebung bei, die die Anwendungsentwicklung schneller und kostengünstiger macht und Beseitigung technischer Schulden.
