Data Mart, terme couramment rencontré dans le contexte de la modélisation de données, fait référence à un système de stockage de données individualisé, orienté sujet et axé sur les segments, principalement conçu pour répondre aux besoins spécifiques de certaines fonctions commerciales ou départements au sein d'une organisation. Un Data Mart est essentiellement une version réduite d'un entrepôt de données, où l'accent est mis sur la fourniture d'un accès à un ensemble de données plus petit et plus spécialisé concernant un sujet ou un service spécifique, tel que les ventes, le marketing, la finance ou les ressources humaines. ressources. Cette approche permet des requêtes et des analyses de données plus rapides, plus efficaces et plus personnalisées pour les départements respectifs, soutenant ainsi leurs processus décisionnels à un niveau plus granulaire.
Essentiellement, un Data Mart peut être perçu comme un sous-ensemble d’un plus grand Data Warehouse. Alors qu'un entrepôt de données est généralement utilisé comme référentiel de données à l'échelle de l'entreprise qui consolide les données provenant de diverses sources et les structure dans un format complet et standardisé, un Data Mart s'adresse à un public restreint en se concentrant sur un domaine d'activité spécifique. Cela permet le déploiement d'une architecture système plus simplifiée et plus directe, qui rationalise finalement l'accès, la manipulation et l'analyse des données.
Il existe principalement trois approches différentes pour mettre en œuvre un Data Mart, classées en fonction de sa méthode de construction : les Data Marts indépendants, dépendants et hybrides. Un Data Mart indépendant est construit directement à partir des sources de données sans utiliser d'entrepôt de données. En revanche, un Data Mart dépendant tire ses données d'un entrepôt de données existant, garantissant ainsi la cohérence, la fiabilité et la standardisation dans l'ensemble de l'organisation. Un Data Mart hybride combine les deux approches, exploitant à la fois l'entrepôt de données et des sources externes pour fournir une combinaison optimale d'entrées de données.
Les organisations peuvent mettre en œuvre des Data Marts en utilisant diverses technologies de stockage et de gestion de données telles que des bases de données relationnelles et dimensionnelles, des systèmes OLAP (On-Line Analytical Processing) multidimensionnels et des outils de visualisation de données. Chaque choix technologique dépend de facteurs tels que le volume et le type de données, ainsi que le niveau d'analyse et la vitesse de traitement souhaités.
Dans le contexte de la plate no-code AppMaster, les Data Marts peuvent être particulièrement utiles lors du développement d'applications backend, Web et mobiles qui nécessitent des données spécifiques à un sujet ou à un département pour un fonctionnement efficace et efficient. En tirant parti des solides capacités de modélisation de données d' AppMaster, les développeurs peuvent configurer des modèles de données et des schémas en fonction des exigences spécifiques du Data Mart, permettant une intégration transparente entre le Data Mart et l'application en cours de construction.
En conséquence, les Data Marts déployés via la plateforme AppMaster peuvent accélérer et rationaliser considérablement le processus de création d'applications Web et mobiles évolutives, entièrement interactives et visuellement attrayantes. Grâce à la conception intuitive de l'interface utilisateur et à la fonctionnalité drag-and-drop d' AppMaster, les développeurs peuvent intégrer des modèles de données basés sur Data Mart dans des composants interactifs, des processus métier, ainsi que des API REST et endpoints WSS selon les besoins, maximisant ainsi l'utilité des outils disponibles. données dans la conduite des décisions commerciales. Grâce aux applications backend sans état d' AppMaster générées avec Go, les clients ont la liberté d'utiliser n'importe quelle base de données compatible PostgreSQL comme base de données principale pour leurs applications, permettant une intégration transparente des Data Marts dans leurs solutions logicielles.
De plus, grâce à la génération automatique de documentation Swagger (Open API) et de scripts de migration de schéma de base de données par AppMaster, les développeurs peuvent maintenir leurs applications à jour sans accumuler de dette technique. En garantissant que les applications sont toujours générées à partir de zéro et mises à jour en moins de 30 secondes, AppMaster permet des capacités d'intégration et de déploiement continus (CI/CD), ce qui est crucial pour l'évolution rapide des besoins de l'entreprise.
En conclusion, les Data Marts servent de référentiels de données spécialisés qui répondent aux besoins spécifiques en données des domaines commerciaux individuels au sein d'une organisation. Lorsqu'ils sont mis en œuvre à l'aide de plates no-code comme AppMaster, ils peuvent jouer un rôle essentiel dans la rationalisation de l'accès, de l'analyse et de l'intégration des données dans le processus de création d'applications puissantes et évolutives. En tirant parti des Data Marts dans le cadre de leur stratégie de modélisation des données, les organisations peuvent accélérer considérablement le développement d'applications, réduire les coûts et améliorer les performances globales de l'entreprise grâce à des processus décisionnels basés sur les données.
