Data Mart, termin powszechnie spotykany w kontekście modelowania danych, odnosi się do zindywidualizowanego, tematycznego i opartego na segmentach systemu przechowywania danych, zaprojektowanego przede wszystkim w celu zaspokojenia specyficznych potrzeb określonych funkcji biznesowych lub działów w organizacji. Data Mart to zasadniczo pomniejszona wersja hurtowni danych, w której nacisk kładziony jest na zapewnienie dostępu do mniejszego, bardziej wyspecjalizowanego zestawu danych odnoszących się do konkretnego tematu lub działu, takiego jak sprzedaż, marketing, finanse lub zasoby ludzkie. zasoby. Takie podejście umożliwia szybsze, wydajniejsze i bardziej dostosowane do potrzeb zapytania i analizę danych dla poszczególnych działów, wspierając w ten sposób ich procesy decyzyjne na bardziej szczegółowym poziomie.
W istocie Data Mart może być postrzegana jako podzbiór większej hurtowni danych. Podczas gdy hurtownia danych jest zwykle wykorzystywana jako repozytorium danych obejmujące całe przedsiębiorstwo, które konsoliduje dane z różnych źródeł i porządkuje je w kompleksowy i ustandaryzowany format, hurtownia danych obsługuje węższą grupę odbiorców, koncentrując się na konkretnym obszarze biznesowym. Pozwala to na wdrożenie bardziej uproszczonej i prostej architektury systemu, co ostatecznie usprawnia dostęp do danych, manipulację i analizę.
Istnieją trzy różne podejścia do wdrażania Data Mart, sklasyfikowane na podstawie metody budowy: niezależne, zależne i hybrydowe Data Mart. Niezależny Data Mart budowany jest bezpośrednio ze źródeł danych bez użycia Hurtowni Danych. Natomiast zależny Data Mart czerpie swoje dane z istniejącej hurtowni danych, zapewniając spójność, niezawodność i standaryzację w całej organizacji. Hybrydowa Data Mart łączy oba podejścia, wykorzystując zarówno hurtownię danych, jak i źródła zewnętrzne, aby zapewnić optymalną kombinację danych wejściowych.
Organizacje mogą wdrażać Data Marty, korzystając z różnorodnych technologii przechowywania i zarządzania danymi, takich jak relacyjne i wymiarowe bazy danych, wielowymiarowe systemy OLAP (On-Line Analytical Processing) i narzędzia do wizualizacji danych. Każdy wybór technologii zależy od takich czynników, jak ilość i rodzaj danych, a także pożądany poziom analizy i szybkość przetwarzania.
W kontekście platformy no-code AppMaster Data Marts może być szczególnie przydatna przy tworzeniu aplikacji backendowych, internetowych i mobilnych, które wymagają danych tematycznych lub działowych do sprawnego i efektywnego działania. Wykorzystując niezawodne możliwości modelowania danych AppMaster, programiści mogą konfigurować modele i schematy danych zgodnie ze specyficznymi wymaganiami Data Mart, umożliwiając bezproblemową integrację pomiędzy Data Mart a budowaną aplikacją.
Dzięki temu Data Marts wdrożony poprzez platformę AppMaster może znacząco przyspieszyć i usprawnić proces budowy skalowalnych, w pełni interaktywnych i angażujących wizualnie aplikacji webowych i mobilnych. Dzięki intuicyjnemu projektowi interfejsu użytkownika AppMaster oraz funkcjonalności drag-and-drop programiści mogą integrować modele danych oparte na Data Mart z interaktywnymi komponentami, procesami biznesowymi, a także endpoints REST API i WSS, maksymalizując w ten sposób użyteczność dostępnych dane w podejmowaniu decyzji biznesowych. Dzięki bezstanowym aplikacjom backendowym AppMaster generowanym za pomocą Go klienci mogą swobodnie wykorzystywać dowolną bazę danych kompatybilną z PostgreSQL jako podstawową bazę danych dla swoich aplikacji, umożliwiając bezproblemową integrację Data Marts z ich rozwiązaniami programowymi.
Co więcej, korzystając z automatycznego generowania AppMaster dokumentacji Swagger (Open API) i skryptów migracji schematu bazy danych, programiści mogą aktualizować swoje aplikacje bez gromadzenia długów technicznych. Zapewniając, że aplikacje są zawsze generowane od podstaw i aktualizowane w czasie krótszym niż 30 sekund, AppMaster umożliwia ciągłą integrację i wdrażanie (CI/CD), co jest kluczowe w przypadku szybko zmieniających się wymagań biznesowych.
Podsumowując, Data Marts służą jako wyspecjalizowane repozytoria danych, które zaspokajają specyficzne potrzeby danych poszczególnych domen biznesowych w organizacji. Wdrożone przy użyciu zaawansowanych platform no-code takich jak AppMaster, mogą odegrać kluczową rolę w usprawnieniu dostępu do danych, ich analizie i integracji w procesie tworzenia wydajnych, skalowalnych aplikacji. Wykorzystując Data Marts jako część swojej strategii modelowania danych, organizacje mogą znacznie przyspieszyć rozwój aplikacji, obniżyć koszty i poprawić ogólną wydajność biznesową poprzez procesy decyzyjne oparte na danych.
