Een Data Mart is een datawarehouse dat is ontworpen om een specifieke branche, industrie, team of taak te bedienen. In tegenstelling tot een datawarehouse slaat Data Mart homogene gegevens op. Met de showcase kunt u zeer relevante gegevens aan bepaalde groepen gebruikers verstrekken, wat bijdraagt aan een snelle besluitvorming.
Componenten van data marts
De eerste gegevens. De gegevens waarop de gegevensshowcase is gebaseerd. Ze worden vaak uit verschillende bronnen gehaald, waaronder besturingssystemen, externe gegevensbronnen en datawarehouses.
Instellen van de gegevens. Het proces van het voorbereiden van gegevens voor gebruik in winkelfronten. Het omvat gegevensextractie, transformatie en laden (ETL).
Houden. De plaats waar de geconverteerde gegevens worden opgeslagen voor toekomstig gebruik. De opslagcomponent bevat een gegevensmodel dat definieert hoe gegevens zijn gestructureerd en georganiseerd.
Toegang tot tools. Tools en applicaties die eindgebruikers gebruiken om gegevens in data marts te raadplegen en te analyseren.
Voordelen van Data Marts
Efficiëntie. Data marts bieden vaak hogere query prestaties.
Relevantie. Data marts bieden eindgebruikers up-to-date gegevens, omdat ze zich richten op een specifiek bedrijfsgebied.
Flexibiliteit. Data marts kunnen sneller worden gemaakt en aangepast dan datawarehouses. Zo kunnen ze flexibeler inspelen op veranderende bedrijfsbehoeften.
Verschillen tussen data marts en data warehouses
Data marts en data warehouses verschillen in omvang en doel.
Toepassingsgebied. Het datawarehouse slaat een enorme hoeveelheid gegevens op uit de hele organisatie, terwijl de data showcase zich richt op een specifiek gebied van het bedrijf.
Gebruiker. Het datawarehouse is geschikt voor een breed scala aan gebruikers en use cases, terwijl de data marts gericht zijn op een specifieke gebruikersgroep of-afdeling.
Complexiteit. Het creëren en beheren van een datawarehouse is meestal ingewikkelder en tijdrovender dan het beheren van data marts.