Uvod u Data Mart
Svijet postaje sve više znamenki i svaka organizacija generira nekoliko petabajta podataka. Data Mart je jedna takva klasifikacija podataka iz skladišta podataka u kojima je koncentracija na jednom subjektu.
Možemo reći da se radi o podacima koji se odnose na jedan određeni odjel ili kategoriju poput prodaje, financija ili marketinga itd. U osnovi je to podskup podataka. Budući da postoji koncentracija na određene predmete ili odjel, možemo reći da je njegov izvor ograničen ili da ovisi o vrlo malo izvora.
Data Mart u odnosu na skladište podataka
Skladište podataka je skladište sa skupom podataka iz više tokova predmeta. Odjelom za održavanje i kontrolu poput prikupljanja neobrađenih podataka i njihove obrade uglavnom upravljaju IT grupe za korporativne informacijske tehnologije koje pružaju različite usluge matičnim organizacijama.
Skladište podataka naziva se i središnjim ili poslovnim skladištem podataka. Dakle, izvor u skladištu podataka bit će višestruk za razliku od podatkovnog marketa koji je u nekim slučajevima podskup skladišta podataka.
Vrste podataka Mart
Postoje obično tri vrste podataka. Oni su:
1. Zavisna skladišta podataka
Ovisni podatkovni mart dolazi isključivo iz skladišta podataka i sve grupirane ovisne tvornice će činiti skladište podataka poduzeća. To je čisto podskup skladišta podataka jer je stvoren od centralne DW.
Budući da su čisti i sažeti podaci već prisutni u središnjem skladištu podataka ETT procesa ili Ekstrakt preoblikovanja i transporta je pojednostavljen. Samo trebamo ovdje identificirati određeni podskup i na njemu izvršiti ETT.
Ti se podatkovni okviri obično grade za postizanje bolje dostupnosti i puno poboljšanih performansi uz bolju kontrolu i učinkovitost.
2. Neovisni podaci Mart
Ovo se ne stvara iz središnjeg skladišta podataka, a izvor ovoga može biti različit. Budući da su podaci dobiveni od središnjeg DW ETT procesa malo su različiti.
Veći dio neovisnih podataka koristi manja skupina organizacija, a izvor toga je također ograničen. Nezavisna marka podataka obično se stvara kada moramo doći do rješenja u relativno kraćem vremenskom roku.
3. hibridni podatkovni mart
Hibridni mart podataka omogućuje vam grupiranje podataka iz svih drugih izvora, osim središnjeg skladišta podataka DW. Kada se bavimo ad hoc integracijom, to će uvelike koristiti vrhunskom radu na svim proizvodima koji su dodani organizacijama izvana.
Značajke Data Mart-a
Ispod su neke značajke podatkovnog marta:
- Budući da je izvor podataka koncentriran na subjektu, vrijeme reakcije korisnika poboljšava se njegovim korištenjem.
- Za često zahtijevane podatke upotreba podatkovnih marki bit će korisna jer je podnakup na središnjoj DW i stoga će veličina podataka biti manja.
- Budući da je količina podataka ograničena, vrijeme obrade bit će prilično smanjeno u odnosu na središnje Dws.
- U osnovi su okretni i mogu prilagoditi promjenama u modelu vrlo brzo i učinkovito u usporedbi s skladištem podataka.
- Datamart zahtijeva stručnjaka jednog subjekta koji obrađuje, za razliku od podataka u skladištu, stručnost koja nam je potrebna u više predmetnih skladišta. Zbog toga kažemo da je mart podataka okretniji.
- Dostupne kategorije možemo odijeliti na nisku razinu pomoću particioniranih podataka i podacima o martu, vrlo je lako.
- Ovisnost o infrastrukturi je prilično ograničena i podaci se mogu segmentirati na različitim hardverskim platformama.
Koraci za implementaciju Mart
Ispod su koraci koji su potrebni za njegovu provedbu.
1. Projektiranje
To će biti prvi korak u provedbi u kojem su svi potrebni zadaci i izvori identificirani za prikupljanje tehničkih i poslovnih informacija. Kasnije se logički plan provodi i nakon pregleda, to će se pretvoriti u fizički plan. Također, ovdje se odlučuje o logičkoj i fizičkoj strukturi podataka, poput dijeljenja podataka i polja particije poput datuma ili bilo koje druge datoteke.
2. Izgradnja
Ovo je druga faza implementacije u kojoj su fizičke baze podataka generirane uz pomoć RDBMS-a, što je određeno kao dio procesa dizajniranja i logičkih struktura. Stvoreni su svi objekti poput sheme, indeksa, tablica, prikaza itd.
3. Stanovništvo
Ovo je treća faza i podaci se u njoj upisuju nakon prikupljanja podataka. Sve potrebne transformacije provode se prije puštanja podataka na njih.
4. Pristupanje
Ovo je sljedeći korak implementacije u kojem ćemo upotrijebljene podatke koristiti za izradu izvještaja. Krajnji korisnik koristi ovaj korak za razumijevanje podataka pomoću upita.
5. Upravljanje
Ovo je posljednja faza implementacije programa podataka i ovdje se vode računa o različitim zadacima kao što su upravljanje pristupom, optimizacija sustava i podešavanje, upravljanje i dodavanje svježih podataka u martni podatkovni scenarij i planiranje scenarija oporavka za obradu svih slučajeva neuspjeha.
Prednosti Data Mart
Slijedi nekoliko prednosti njegove upotrebe.
- To je jedna od najisplativijih alternativa skladištu podataka u kojem morate raditi samo na malom segmentu podataka.
- Razdvajanje podataka iz izvora učinit će podatke mart efikasnim jer specifična skupina ljudi može raditi s podacima iz određenog izvora umjesto da svi koriste skladište podataka.
- Brži pristup podacima moguć je korištenjem podatkovne marke ako znamo kojem podskupu trebamo pristupiti.
- Datamart je puno jednostavniji za upotrebu, tako da krajnji korisnici mogu lako pretraživati podatke o njima.
- Kada dođete do vremena implementacije, mart zahtijeva manje vremena u usporedbi sa skladištem podataka jer su podaci odvojeni u skupine.
- Povijesni podaci o određenom predmetu mogu se koristiti za jednostavnu analizu trendova.
Zaključak
Budući da je koncentrirano na jedinstvenom funkcionalnom području, brojne su prednosti i za implementatore procesa i za krajnjeg korisnika. Stoga je potrebna učinkovita implementacija martova, zajedno sa skladištem podataka u organizaciji.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za Što je Data Mart. Ovdje ćemo raspraviti uvod, značajke i top 3 vrste, zajedno s njegovim značajkama i koracima. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- Oracle skladištenje podataka
- R Vrste podataka
- Tipovi podataka Pythona
- Modeliranje podataka Cassandra
- Kompletan vodič za model podataka u Cassandri