Eingefügt werden, was in ein Data Mart - Dummies

Wenn ein Data Mart eine kleinere Version eines Data Warehouse ist, stellt sich die Frage: Was bedeutet "kleinerer Maßstab" in Bezug auf den Inhalt? von einem Data Mart? Die Antwort auf diese Frage ist typischerweise, dass die Daten eine Untermenge der gesamten Unternehmensdaten sind.

Geografisch begrenzte Daten

Ein Data Mart enthält möglicherweise nur die Informationen, die für ein bestimmtes geografisches Gebiet relevant sind, beispielsweise eine Region oder ein Gebiet innerhalb Ihres Unternehmens. Diese Abbildung veranschaulicht ein Beispiel für geografisch begrenzte Daten.

Obwohl Sie technisch gesehen einen geographisch begrenzten Datamart auf relativ einfache Weise verwenden können, möchten Sie Ihre Daten wahrscheinlich nicht auf diese Weise untergliedern. Benutzer möchten häufig einen geografischen Cross-Country-Vergleich (z. B. "Wie werden unsere Geschäfte in Arizona im Vergleich zu unseren Filialen in Pennsylvania durchgeführt?") In ihrer Data Warehouse-Umgebung durchführen. Wenn Sie aus verschiedenen geographischen Gründen separate Data Marts erstellen, werden diese Vergleiche viel schwieriger.

Organisationsgebundene Daten

Wenn Sie entscheiden, was Sie in Ihren Data Mart einfügen möchten, können Sie Entscheidungen treffen, welche Informationen eine bestimmte Organisation benötigt, wenn sie die einzige (oder zumindest primäre) Information ist.) Benutzer des Data Mart. Wie in dieser Abbildung gezeigt, könnte eine Bank einen Datamart für die Kunden-Girokonto-Analyse und einen anderen Datamart für kommerzielle Girokonten erstellen.

Dieser Ansatz funktioniert gut, wenn die überwiegende Mehrheit der Anfragen und Berichte organisationsorientiert sind. Zum Beispiel braucht die kommerzielle Überprüfungsgruppe keine Analyse von Konsumentenkontrollkonten und umgekehrt.

Es lohnt sich, während der Anwendungsphase eines Data-Warehousing- oder Data-Mart-Projekts die geschäftlichen Anforderungen zu berücksichtigen. Outsider könnten zum Beispiel denken: "Okay, legen Sie alle Girokontoinformationen, sowohl für Verbraucher als auch für Geschäftskunden, in derselben Umgebung ab, damit Marketing- oder Risikomanagement-Analysten Berichte erstellen können, die durchschnittliche Salden und andere Informationen für das gesamte Girokonto-Portfolio vergleichen. bei der Bank. "

Nach einer zusätzlichen Analyse stellen Sie jedoch fest, dass die Bank diese Art von Vergleich nicht durchführt. Warum also nicht die beiden Bereiche getrennt halten und unnötige Komplexität vermeiden?

Funktionsgebundene Daten

Mit einem Ansatz, der organisatorische Grenzen überschreitet, können Sie den Inhalt eines Datamart auf der Grundlage einer bestimmten Funktion (oder eines Satzes verwandter Funktionen) innerhalb des Unternehmens festlegen. Ein multinationaler Chemiekonzern könnte beispielsweise einen Data Mart exklusiv für die Vertriebs- und Marketingfunktionen in allen Organisationen und über alle Produktlinien hinweg einrichten, wie in dieser Abbildung dargestellt.

Marktspezifische Daten

Gelegentlich kann sich ein Unternehmen so auf einen bestimmten Markt und die damit verbundenen Wettbewerber konzentrieren, dass es sinnvoll ist, einen Data Mart zu gründen, der auf diesen speziellen Schwerpunkt ausgerichtet ist. Wie in dieser Abbildung gezeigt, kann diese Art von Umgebung wettbewerbsfähige Verkäufe, alle verfügbaren öffentlichen Informationen über den Markt und Wettbewerber (insbesondere wenn Sie diese Informationen im Internet finden) und Berichte von Branchenanalysten enthalten.

Um die Business Intelligence, die ein Unternehmen in einer von Mitbewerbern betriebenen Situation benötigt, wirklich bereitzustellen, müssen Sie zusätzlich zu den traditionellen Datentypen, die normalerweise in einem Data Warehouse vorhanden sind, den Data Mart so konfigurieren, dass er Multimediainformationen enthält.

Antworten auf bestimmte geschäftliche Fragen

Die Antworten auf eine ausgewählte Nummer (oft eine Handvoll) von Geschäftsfragen steuern gelegentlich den Betrieb eines Unternehmens. Basierend auf den Antworten könnte ein Unternehmen Produktionslinien beschleunigen oder verlangsamen, zusätzliche Schichten zur Erhöhung der Produktion einführen oder Entlassungen initiieren oder entscheiden, ob andere Unternehmen erworben werden sollen.

Geschäftsfragen, die diese Wichtigkeit haben, verursachen traditionell Alpträume für die internen Mitarbeiter, die mit dem Ausgraben von Daten und Berichten, dem Konsolidieren und Prüfen der Informationen und dem Berichten der Ergebnisse an die Geschäftsleitung gechartert werden.

Klingt nach einem Job für ein Data Warehouse, sagst du? Leider haben Business-Analysten häufig Tabellenkalkulationen wie Microsoft Excel verwendet. Diese Arten von "Spread Marts" verfügen häufig nicht über die Wiederholbarkeit und Datenqualität, die erforderlich sind, um die Daten für mehr als einen Moment in der Zeit zu nutzen.

Bevor Sie ein umfassendes Data Warehouse erstellen, das diese (und viele andere) geschäftliche Fragen beantworten kann, möchten Sie wahrscheinlich überlegen, ob ein kleiner Data Mart speziell entwickelt wurde, um diese hochwirksamen, hochwertigen Daten zu beantworten. " Wie machen wir uns? "Art der Fragen kann die Arbeit erledigen.

Später könnte diese Art von Umgebung zu einem größeren Data Warehouse wachsen. Es macht jedoch oft mehr Sinn, sich auf die Unterstützung eines Data Mart zu konzentrieren, der einen geschäftlichen Wert hat, anstatt ihn mit zusätzlichen Datenmengen zu ergänzen, die einen geschäftlichen Nutzen bieten könnten (aber auch die Reaktionszeit verlangsamen oder das Ende erheblich verkomplizieren können). zu-Ende-Architektur).

Wiederum macht die Arbeit, die Sie in den frühen Phasen Ihres Projekts erledigen, einen großen Unterschied in Ihrer Richtung und Ihrem Erfolg.

Alles!

Jeder Satz von Kriterien, die Sie sich ausdenken können, kann den Inhalt eines Datamars bestimmen. Manche machen Sinn; andere nicht. Einige bringen Sie in eine architektonische Sackgasse, weil Sie nur einen begrenzten Wert haben und ganz von vorne anfangen müssen, um Ihre Fähigkeiten zu erweitern.