Introducere în Data Mart
Lumea devine din ce în ce mai digitală și fiecare organizație generează mai multe petabyte de date. Data Mart este o astfel de clasificare a datelor dintr-un depozit de date în care concentrarea este pe un subiect.
Putem spune că este vorba despre datele referitoare la un anumit departament sau categorie specifică, cum ar fi vânzările, finanțele sau marketingul, etc. Practic este un subset de depozitare de date. Deoarece există o concentrare pe anumite subiecte sau departamente, putem spune că sursa acesteia este limitată sau depinde de foarte puține surse.
Data Mart vs Data Warehouse
Un depozit de date este un depozit cu o colecție de date din mai multe fluxuri ale subiectului. Partea de întreținere și control, cum ar fi colectarea de date brute și prelucrarea acestora, este gestionată în principal de grupuri IT pentru tehnologia informației corporative, care oferă diverse servicii organizațiilor-mamă.
Depozitul de date este de asemenea denumit depozit de date central sau de întreprindere. Deci, sursa unui depozit de date va fi multiplă, în contrast cu data mart, care este un subset de date de depozitare în unele cazuri.
Tipuri de date Mart
Există de obicei trei tipuri de marts de date. Sunt:
1. Depozitul de date dependent
Un martor de date dependent este pur și simplu din depozitul de date și toți cei dependenți grupați vor forma un depozit de date al întreprinderii. Este pur și simplu un subset de date warehouse, deoarece este creat din DW central.
Întrucât datele curate și rezumate sunt deja prezente în procesul de ETT al depozitului de date sau în Extract Transform and Transport este simplificat. Trebuie doar să identificăm aici subsetul și să executăm ETT pe deasupra.
Aceste marts-uri de date sunt construite de obicei pentru a obține o disponibilitate mai bună și o performanță îmbunătățită, cu un control și eficiență mai buni.
2. Date independente Mart
Aceasta nu este creată din depozitul de date central, iar sursa pentru aceasta poate fi diferită. Deoarece datele sunt de la altul decât procesul central DW ETT este puțin diferit.
Cea mai mare parte a datelor independente mart este folosită de un grup mai mic de organizații, iar sursa acestora este, de asemenea, limitată. Martorul de date independent este creat în general atunci când trebuie să obținem o soluție într-un interval de timp relativ mai scurt.
3. Date hibride Mart
Datele hibride Mart vă vor permite să grupați datele din toate celelalte surse, în afară de depozitul de date centralizat DW. Atunci când avem de-a face cu integrarea ad-hoc, acest lucru va beneficia foarte mult de munca de top la toate produsele care au fost adăugate la organizații în exterior.
Caracteristici ale datelor Mart
Mai jos sunt câteva dintre caracteristicile unei date mart:
- Deoarece sursa de date este concentrată pentru a supune, timpul de răspuns al utilizatorului este îmbunătățit prin utilizarea acestora.
- Pentru datele solicitate frecvent, utilizarea marts-urilor de date va fi benefică, deoarece este subset la DW central și, prin urmare, dimensiunea datelor va fi mai mică.
- De asemenea, deoarece volumul datelor este limitat, timpul de procesare va fi destul de redus în comparație cu Dws-urile centrale.
- Acestea sunt, practic, agile și pot suporta modificările modelului destul de rapid și eficient în comparație cu depozitul de date.
- Datamart necesită un expert unic care să se ocupe, spre deosebire de datele depozitului, expertiza de care avem nevoie în mai multe depozite subiecte. Din această cauză, spunem că data mart este mai agilă.
- Putem separa categoriile de acces la un nivel scăzut cu date partiționate și cu date mart, este foarte ușor.
- Dependența infrastructurii este destul de limitată și datele pot fi stocate pe diferite platforme hardware la segmentare.
Pași pentru implementarea datelor Mart
Mai jos sunt pașii care sunt necesari pentru implementarea acestuia.
1. Proiectare
Acesta va fi primul pas în implementarea în care toate sarcinile și sursele necesare sunt identificate pentru a aduna informații tehnice și de afaceri. Mai târziu, planul logic este implementat și, la revizuire, acesta va fi convertit într-un plan fizic. De asemenea, structura logică și fizică a datelor este decisă aici, cum ar fi modul de partitionare a datelor și câmpul partiției ca data sau orice alt fișier.
2. Construcție
Aceasta este a doua etapă a implementării în care au fost generate baze de date fizice cu ajutorul RDBMS, care a fost determinată ca parte a procesului de proiectare și a structurilor logice. Toate obiectele precum schema, indexuri, tabele, vizualizări etc. sunt create.
3. Popularea
Aceasta este a treia fază și aici datele sunt populate în momentul obținerii datelor. Toate transformările necesare sunt implementate înainte de a adăuga datele de pe acesta.
4. Accesarea
Acesta este următorul pas al implementării în care vom folosi datele populate pentru a solicita crearea de rapoarte. Utilizatorul final utilizează acest pas pentru a înțelege datele folosind interogări.
5. Gestionarea
Aceasta este ultima etapă de implementare a datelor mart și aici sunt îngrijite diverse sarcini, cum ar fi gestionarea accesului, optimizarea sistemului și reglarea, administrarea și adăugarea de date noi în planul de date și planificarea scenariilor de recuperare pentru a gestiona eventualele cazuri de defecțiune.
Beneficiile datei Mart
Următoarele sunt câteva dintre avantajele folosirii acestuia.
- Este una dintre cele mai bune alternative rentabile la un depozit de date unde trebuie să lucrați doar pe un segment mic de date.
- Segregarea datelor de la surse va face ca datele de date să fie eficiente, deoarece un grup specific de oameni poate lucra datele dintr-o sursă specifică, în loc să utilizeze toate depozitele de date.
- Accesul mai rapid la date este posibil prin utilizarea datelor mart dacă știm pe ce subset trebuie să accesăm.
- Datamart este mult mai ușor de utilizat, astfel încât utilizatorii finali să poată interoga cu ușurință deasupra lor.
- Venirea la timpul de implementare date mart necesită mai puțin timp în comparație cu depozitul de date, deoarece datele sunt segregate în grupuri.
- Datele istorice de la un anumit subiect pot fi utilizate pentru analiza ușoară a tendințelor.
Concluzie
Deoarece este concentrat pe o singură zonă funcțională, există numeroase avantaje atât pentru implementatorul procesului, cât și pentru utilizatorul final. Prin urmare, este necesară implementarea eficientă a marts, împreună cu un depozit de date din organizație.
Articole recomandate
Acesta este un ghid pentru Ce este Data Mart. Aici vom discuta despre introducere, caracteristici și top 3 tipuri împreună cu caracteristicile și etapele sale. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Depozitarea datelor Oracle
- R Tipuri de date
- Tipuri de date Python
- Modelarea datelor Cassandra
- Ghid complet pentru modelul de date din Cassandra