Какво е Data Mart в Data Warehouse? Типове и пример

Мрежата за данни носи аналитичната мощ на склад за данни към един екип. Като се фокусира върху една предметна област, това позволява на отдела да анализира собствените си данни бързо, без да чака за натоварването на цялото предприятие. Разделите по-долу обясняват какво е data mart, защо организациите използват такъв, трите налични вида и как да се внедри и управлява такъв.

Какво е Data Mart?

Мрежата за данни е фокусирана върху една функционална област на организацията и съдържа подмножество от данните, съхранявани в... Склад за данниТова е кондензирана версия на хранилище за данни, предназначено за използване от конкретен отдел, звено или група потребители – например маркетинг, продажби, човешки ресурси или финанси.

Тъй като изпълнява една функция, един data mart обикновено се контролира от един отдел в организацията. Този фокус поддържа обхвата му тесен, а собствеността му ясна.

Един склад за данни също така черпи данни само от няколко източника, за разлика от хранилище за данни, което интегрира много. В резултат на това, складовете за данни са малки по размер и много по-гъвкави от пълноценно хранилище за данни.

Защо се нуждаем от Data Mart?

Организациите разчитат на складове за данни по няколко практически причини:

• Дневният магазин подобрява времето за реакция на потребителите, като намалява обема на данните, които те заявяват.
• Осигурява лесен достъп до често търсени данни.
• Имплементацията на хранилище за данни е по-лесна и по-евтина от корпоративно хранилище за данни.
• Гъвкав е: когато моделът се промени, по-малък склад за данни може бързо да бъде възстановен.
• Мрежата за данни се дефинира от един експерт по темата, докато хранилището за данни се дефинира от интердисциплинарен екип, така че една Мрежа за данни е по-отворена за промени.
• Данните са разделени, което позволява много прецизни привилегии за контрол на достъпа.
• Данните могат да бъдат сегментирани и съхранявани на различни хардуерни или софтуерни платформи.

Накратко, тъй като един склад за данни обработва по-малък, добре дефиниран сегмент от данни, той е по-бърз за изграждане, по-евтин за управление и по-лесен за защита от корпоративно хранилище за данни.

Не всички складове за данни обаче са изградени по един и същи начин. Източникът, от който един склад черпи данни, определя с кой от трите типа работите.

Видове Data Mart

Има три основни вида складове за данни, които се различават по това откъде доставят данните си:

1. Зависим: Зависимите хранилища за данни черпят данни директно от оперативни източници, външни източници или и от двете.
2. Независим: Създава се независим склад за данни без централно хранилище за данни.
3. Хибрид: Хибридният data mart може да приема данни от хранилища за данни или операционни системи.

Зависим Data Mart

Зависимият склад за данни (data mart) черпи данни на организацията от едно хранилище за данни, което му дава предимството на централизация. Ако е необходимо да изградите един или повече физически складове за данни, ги конфигурирате като зависими складове за данни.

Зависим хранилище за данни може да бъде изградено по два начина: единият, при който потребителите имат достъп както до хранилището за данни, така и до него в зависимост от нуждите, и другият, при който достъпът е ограничен само до хранилището за данни. Вторият подход не е оптимален, защото може да създаде „сметище за данни“ – данни, които започват от общ източник, но след това се бракуват и до голяма степен се неизползват.

Независим Data Mart

Независим склад за данни се създава без централно хранилище за данни. Този вид склад за данни е идеален вариант за по-малки групи в рамките на организацията.

Независимият склад за данни няма връзка с корпоративно хранилище за данни или с което и да е друго хранилище за данни. Данните му се зареждат и анализират самостоятелно. Този подход противоречи на основната причина за изграждането на хранилище за данни: последователно, централизирано хранилище от корпоративни данни, което много потребители с различни интереси могат да анализират.

Hybrid Data Mart

Хибридният склад за данни комбинира входни данни от източници извън хранилището за данни. Това помага, когато се нуждаете от ad-hoc интеграция – например след добавяне на нова група или продукт към организацията.

Той е подходящ за среди с множество бази данни и предлага бързо внедряване с най-малко усилия за почистване на данни. Хибридният data mart също така поддържа големи структури за съхранение и работи добре за по-малки, центрирани върху данните приложения.

Стъпки за внедряване на Datamart

Внедряването на база данни е възнаграждаващ, но подробен процес. Той преминава през пет фази – проектиране, изграждане, попълване, достъп и управление – всяка от които е описана по-долу.

Проектиране

Проектирането е първата фаза от внедряването на data mart. То обхваща всяка задача - от първоначалната заявка за data mart до събирането на изисквания и завършва с логическия и физически дизайн на data mart.

Етапът на проектиране включва следните задачи:

• Събиране на бизнес и технически изисквания и идентифициране на източници на данни.
• Избор на подходящо подмножество от данни.
• Проектиране на логическата и физическа структура на витрината за данни.

Данните могат да бъдат разделени въз основа на следните критерии:

• Дата
• Бизнес или функционална единица
• география
• Всяка комбинация от горните

Данните могат да бъдат разделени на ниво приложение или СУБД, въпреки че разделянето на ниво приложение се препоръчва, защото позволява различен модел на данни всяка година, когато бизнес средата се променя. Повечето хранилища за данни са изградени върху... размерен модел, като например звездна схема, за да се поддържа бързина на заявките.

Какви продукти и технологии са ви необходими?

На този етап ще са достатъчни обикновена химикалка и хартия. Инструментите, които ви помагат да създавате UML или диаграми тип „обект-връзка“, могат също да добавят метаданни към вашите логически и физически проекти.

Изграждане

Конструирането е втората фаза от внедряването. То включва създаването на физическа база данни и логически структури.

Тази стъпка включва следната задача:

• Внедряване на физическата база данни, проектирана в по-ранната фаза — например, създаване на обекти на схема, като таблици, индекси и изгледи.

Какви продукти и технологии са ви необходими?

Необходима ви е система за управление на релационни бази данни (RDBMS), за да изградите хранилище за данни. RDBMS предоставя няколко функции, които са от съществено значение за успеха на хранилището за данни:

• Управление на съхранението: RDBMS съхранява и управлява данни, позволявайки ви да създавате, добавяте и изтривате записи.
• Бърз достъп до данни: С SQL заявка можете лесно да извличате данни въз основа на специфични условия или филтри.
• Защита на данни: RDBMS може да се възстанови от системни повреди, като например прекъсвания на захранването, и да възстанови данни от резервни копия, ако дискът се повреди.
• Многопотребителска поддръжка: Той предлага едновременен достъп, така че множество потребители могат да четат и променят данни, без да презаписват промените на другия.
• Сигурност: Той регулира кои потребители имат достъп до кои обекти и какви операции могат да извършват.

Попълване

В третата фаза данните се попълват в базата данни.

Стъпката на попълване включва следните задачи:

• Картаping изходни данни към целеви данни.
• Extracобработка на изходните данни.
• Почистване и трансформиране на данните.
• Зареждане на данните в хранилището за данни.
• Създаване и съхраняване на метаданни.

Какви продукти и технологии са ви необходими?

Вие изпълнявате тези задачи с ETL (напр.tract, трансформация, зареждане). Той разглежда източниците на данни, извършва съпоставяне на източника с целтаping, а след това ехtracts, трансформира, почиства и зарежда данните в хранилището за данни.

По пътя инструментът създава и метаданни – подробности като откъде идват данните, колко скорошни са, какви промени са направени и какво ниво на обобщаване е приложено.

Достъп

Достъпът е четвъртата стъпка и тя използва данните: заявки към данни, изграждане на отчети и диаграми и публикуването им. Крайните потребители изпращат заявки и преглеждат резултатите, често чрез OLAP инструменти.

Етапът на достъп включва следните задачи:

• Създаване на мета слой, който превежда структурите на базата данни и имената на обектите в бизнес термини, така че нетехнически потребители да имат лесен достъп до базата данни.
• Създаване и поддържане на структурите на базата данни.
• Настройване на API и интерфейси, ако е необходимо.

Какви продукти и технологии са ви необходими?

Можете да получите достъп до хранилището с данни, използвайки командния ред или графическия потребителски интерфейс (GUI). Графичният потребителски интерфейс обикновено е предпочитан, защото генерира графики лесно и е по-лесен за ползване от командния ред.

Управляващ

Управлението е последната фаза от процеса на внедряване на хранилище за данни. Използвайки графичен потребителски интерфейс или команден ред, екипите обработват текущи задачи за управление, като например:

• Текущо управление на потребителския достъп.
• Оптимизация и фина настройка на системата за по-добра производителност.
• Добавяне и управление на нови данни в базата данни.
• Планиране на сценарии за възстановяване, за да се запази достъпността на системата в случай на повреда.
• Възстановяване от хардуерни и софтуерни повреди, като същевременно се запазват данните.

Най-добри практики за внедряване на Data Marts

Следвайте тези най-добри практики по време на целия процес на внедряване на data mart:

• Структурирайте източника на data mart по отдели.
• Измервайте цикъла на внедряване в седмици, а не в месеци или години.
• Включете всички заинтересовани страни във фазата на планиране и проектиране, тъй като внедряването на data mart може да бъде сложно.
• Бюджетирайте точно за хардуера, софтуера, мрежата и разходите за внедряване на хранилището за данни.
• Дори когато дадено хранилище за данни използва общ хардуер, може да се нуждае от различен софтуер за обработка на потребителски заявки; оценете допълнителната процесорна мощност и място за съхранение, необходими за бързи отговори.
• Когато един магазин за данни се намира на различно място от хранилището за данни, осигурете достатъчен мрежов капацитет за преместване на необходимите обеми данни.
• Бюджет за време за зареждане, който нараства с увеличаване на сложността на трансформациите.

Предимства и недостатъци на Data Mart

Както всеки архитектурен избор, един data mart носи ясни предимства, както и няколко компромиса.

Предимства

• Мрежата за данни съдържа подмножество от данни за цялата организация, които са ценни за определена група потребители.
• Това е рентабилна алтернатива на хранилище за данни, чието изграждане може да бъде скъпо.
• Мрежата за данни позволява по-бърз достъп до данни.
• Лесен е за използване, защото е проектиран за специфичните нужди на потребителите си, което може да ускори бизнес процесите.
• Един data mart изисква по-малко време за внедряване от един data warehouse, тъй като се фокусирате само върху подмножество от данните.
• Съдържа исторически данни, които помагат на анализаторите да идентифицират тенденции.

Недостатъци

• Понякога предприятията създават твърде много разнородни, несвързани хранилища за данни, които стават трудни за поддръжка.
• Един data mart не може да осигури анализ на данни за цялата компания, защото наборът от данни е ограничен.

Въпроси и Отговори