Video: Data Mart - Definition, Types, Advantages, Disadvantages - Data Warehouse Vs Data Mart 2024
Het idee van een datamart is nauwelijks revolutionair, ondanks wat je op blogs en in de computervakpers zou kunnen lezen, en wat je zou kunnen doen hoor op conferenties of seminars. Een datamart is gewoon een verkleind datawarehouse - meer niet.
Leveranciers doen hun best om datamarts te definiëren in de context van hun producten; consultants en analisten definiëren datamarts meestal op een manier die voordelig is voor hun specifieke aanbod en specialiteiten. Dat is de manier waarop dit bedrijf gaat; wees bereid om de moeilijke vragen te stellen.
Als je vanaf het begin een project start met een van de volgende gebouwen, heb je al twee waarschuwingen tegen je:
-
"We bouwen een echt datawarehouse, geen magere gegevens mart. "
-
" We bouwen een datamart, geen datawarehouse. "
Door je project te labelen als een van deze voorwaarden, heb je al een aantal vooroordelen over het werk dat je gaat doen, nog voor je je begint te verdiepen in het zakelijke probleem. Totdat u de volgende drie problemen begrijpt, heeft u geen basis waarop uw naderende project kan worden geclassificeerd als een datamart of een datawarehouse:
-
De volumes en kenmerken van gegevens die u nodig hebt
-
De zakelijke problemen die u probeert op te lossen en de vragen die u probeert te beantwoorden
-
De bedrijfswaarde die u verwacht te behalen wanneer u systeem is succesvol gebouwd
Als u een subset met gegevens uit een bestaande toepassing naar een andere omgeving extraheert en opnieuw host, kunt u nauwkeurig bellen naar wat u aan het bouwen bent aan een datamart.
Maar als je helemaal opnieuw begint, gegevens extraheert van een of meer bronsystemen, de kwaliteitsbewaking en -transformatie aanpakt en die gegevens kopieert naar een aparte omgeving, wat bepaalt of je aan het bouwen bent een datawarehouse of een datamart?
Hoewel er enkele richtlijnen bestaan, zoals het aantal onderwerpsgebieden en gegevensvolumes, komt het allemaal neer op deze verklaring: zodra u uw omgeving als een van de twee gaat labelen, voegt u vooroordelen en overtuigingen toe over de kenmerken die mogelijk niet passen bij uw zakelijke behoeften.
Hier is het antwoord: vergeet de termen datawarehouse en datamart. Concentreer je op je zakelijke probleem en de mogelijke oplossing. Welke gegevens heb je nodig om bepaalde informatie- en analysefuncties uit te voeren; waar zijn die gegevens nu en in welke vorm; en wat moet u doen om het beschikbaar te maken voor uw gebruikers?
Laat de terminologieoorlogen over aan verkopers en analisten. Raak niet verstrikt in de hype.
