Data Mart, một thuật ngữ thường gặp trong bối cảnh mô hình hóa dữ liệu, đề cập đến hệ thống lưu trữ dữ liệu theo định hướng phân khúc, hướng đến chủ đề và được cá nhân hóa, được thiết kế chủ yếu để giải quyết các nhu cầu cụ thể của các bộ phận hoặc chức năng kinh doanh nhất định trong một tổ chức. Data Mart về cơ bản là phiên bản thu nhỏ của Kho dữ liệu, trong đó trọng tâm là cung cấp quyền truy cập vào bộ dữ liệu nhỏ hơn, chuyên biệt hơn liên quan đến một chủ đề hoặc bộ phận cụ thể, chẳng hạn như bán hàng, tiếp thị, tài chính hoặc nhân sự. tài nguyên. Cách tiếp cận này cho phép các bộ phận tương ứng truy vấn và phân tích dữ liệu nhanh hơn, hiệu quả hơn và phù hợp hơn, từ đó hỗ trợ quá trình ra quyết định của họ ở cấp độ chi tiết hơn.
Về bản chất, Data Mart có thể được coi là tập hợp con của Kho dữ liệu lớn hơn. Mặc dù Kho dữ liệu thường được sử dụng làm kho lưu trữ dữ liệu trên toàn doanh nghiệp để hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và cấu trúc dữ liệu thành định dạng toàn diện và chuẩn hóa, Data Mart phục vụ thu hẹp đối tượng bằng cách tập trung vào một lĩnh vực kinh doanh cụ thể. Điều này cho phép triển khai kiến trúc hệ thống đơn giản và dễ hiểu hơn, giúp hợp lý hóa việc truy cập, thao tác và phân tích dữ liệu.
Chủ yếu có ba cách tiếp cận khác nhau để triển khai Data Mart, được phân loại dựa trên phương pháp xây dựng của nó: Data Mart độc lập, phụ thuộc và kết hợp. Data Mart độc lập được xây dựng trực tiếp từ các nguồn dữ liệu mà không cần sử dụng Kho dữ liệu. Ngược lại, Data Mart phụ thuộc lấy dữ liệu từ Kho dữ liệu hiện có, đảm bảo tính nhất quán, độ tin cậy và tiêu chuẩn hóa trong toàn tổ chức. Data Mart kết hợp kết hợp cả hai cách tiếp cận, tận dụng cả Kho dữ liệu cũng như các nguồn bên ngoài để cung cấp sự kết hợp tối ưu giữa các dữ liệu đầu vào.
Các tổ chức có thể triển khai Data Mart bằng cách sử dụng nhiều công nghệ quản lý và lưu trữ dữ liệu như cơ sở dữ liệu quan hệ và chiều, hệ thống OLAP (Xử lý phân tích trực tuyến) đa chiều và các công cụ trực quan hóa dữ liệu. Mỗi lựa chọn công nghệ đều phụ thuộc vào các yếu tố như khối lượng và loại dữ liệu cũng như mức độ phân tích và tốc độ xử lý mong muốn.
Trong bối cảnh nền tảng no-code AppMaster, Data Mart có thể đặc biệt hữu ích khi phát triển các ứng dụng phụ trợ, web và di động yêu cầu dữ liệu theo chủ đề hoặc bộ phận cụ thể để hoạt động hiệu quả. Bằng cách tận dụng khả năng lập mô hình dữ liệu mạnh mẽ của AppMaster, các nhà phát triển có thể thiết lập các mô hình và lược đồ dữ liệu theo yêu cầu cụ thể của Data Mart, cho phép tích hợp liền mạch giữa Data Mart và ứng dụng đang được xây dựng.
Do đó, Data Mart được triển khai thông qua nền tảng AppMaster có thể tăng tốc và hợp lý hóa đáng kể quá trình xây dựng các ứng dụng di động và web có thể mở rộng, tương tác đầy đủ và hấp dẫn về mặt hình ảnh. Thông qua thiết kế giao diện người dùng trực quan của AppMaster và chức năng drag-and-drop, các nhà phát triển có thể tích hợp các mô hình dữ liệu dựa trên Data Mart vào các thành phần tương tác, quy trình kinh doanh cũng như endpoints REST API và WSS theo yêu cầu, từ đó tối đa hóa tiện ích có sẵn. dữ liệu trong việc thúc đẩy các quyết định kinh doanh. Nhờ các ứng dụng phụ trợ không trạng thái của AppMaster được tạo bằng Go, khách hàng có quyền tự do sử dụng bất kỳ cơ sở dữ liệu nào tương thích với PostgreSQL làm cơ sở dữ liệu chính cho ứng dụng của họ, cho phép tích hợp liền mạch Data Marts trong các giải pháp phần mềm của họ.
Hơn nữa, bằng cách sử dụng tập lệnh di chuyển lược đồ cơ sở dữ liệu và tài liệu Swagger (API mở) tự động tạo của AppMaster, các nhà phát triển có thể cập nhật ứng dụng của họ mà không tích lũy nợ kỹ thuật. Bằng cách đảm bảo rằng các ứng dụng luôn được tạo từ đầu và cập nhật trong vòng chưa đầy 30 giây, AppMaster cho phép khả năng tích hợp và triển khai liên tục (CI/CD), điều này rất quan trọng đối với các yêu cầu kinh doanh phát triển nhanh chóng.
Tóm lại, Data Mart đóng vai trò là kho lưu trữ dữ liệu chuyên biệt phục vụ nhu cầu dữ liệu cụ thể của các lĩnh vực kinh doanh riêng lẻ trong một tổ chức. Khi được triển khai bằng các nền tảng no-code nâng cao như AppMaster, chúng có thể đóng vai trò quan trọng trong việc hợp lý hóa việc truy cập, phân tích và tích hợp dữ liệu trong quá trình xây dựng các ứng dụng mạnh mẽ, có thể mở rộng. Bằng cách tận dụng Data Mart như một phần của chiến lược lập mô hình dữ liệu, các tổ chức có thể tăng tốc đáng kể việc phát triển ứng dụng, giảm chi phí và cải thiện hiệu suất kinh doanh tổng thể thông qua các quy trình ra quyết định dựa trên dữ liệu.
