Data Marts sind ein Datenbanktyp zur Speicherung und Verwaltung von Daten, die aus einem größeren Data Warehouse extrahiert wurden. Sie werden verwendet, um Daten aus dem Data Warehouse zu analysieren, zu organisieren und auf eine aussagekräftigere und effizientere Weise zu präsentieren. Data Marts können für eine Vielzahl von Aufgaben verwendet werden, von Business Intelligence bis hin zu Analysen.
Ein Data Mart ist eine Teilmenge eines größeren Data Warehouse, die auf einen bestimmten Datenbereich ausgerichtet ist. Data Marts werden häufig verwendet, um einen bestimmten Bereich von Geschäftsdaten zu analysieren, z. B. Kundeninformationen, Verkaufsdaten oder Finanzdaten. Data Marts werden in der Regel von Unternehmen verwendet, um Daten effizienter und übersichtlicher zu analysieren und zu präsentieren.
Data Marts bieten Unternehmen die Möglichkeit, schnell auf Daten zuzugreifen und so fundiertere Entscheidungen zu treffen. Data Marts können auch dazu beitragen, den Zeit- und Ressourcenaufwand für die Analyse von Daten zu verringern, da sie auf einen bestimmten Datenbereich ausgerichtet sind. Außerdem können Data Marts Unternehmen dabei helfen, ihre Daten besser zu verstehen und fundiertere Entscheidungen zu treffen.
Es gibt mehrere verschiedene Arten von Data Marts, darunter operative Data Marts, Enterprise Data Marts und Summary Data Marts. Operative Data Marts werden zur Analyse und Darstellung von Daten aus einem operativen System verwendet, z. B. einem CRM-System (Customer Relationship Management). Enterprise Data Marts werden zur Speicherung und Verwaltung von Daten aus mehreren Systemen verwendet, z. B. aus einem Finanz-, Marketing- oder Inventarsystem. Zusammenfassende Data Marts werden verwendet, um große Datenmengen aus verschiedenen Quellen zusammenzufassen und zu analysieren.
Der Prozess des Aufbaus eines Data Mart umfasst in der Regel das Extrahieren von Daten aus einem Data Warehouse, das Organisieren dieser Daten und das anschließende Laden in den Data Mart. Der Data Mart wird dann so strukturiert, dass die Benutzer schnell auf die Daten zugreifen und sie analysieren können. Unternehmen können eine Vielzahl von Tools und Technologien zum Aufbau eines Data Marts verwenden, z. B. ETL-Tools (Extrahieren, Transformieren und Laden), Datenmodellierungstools und Datenvisualisierungstools.
Data Marts werden in der Regel mit verschiedenen Architekturen aufgebaut, z. B. mit Sternschemata, Schneeflockenschemata und dimensionalen Modellen. Ein Sternschema ist eine Art von Data-Mart-Architektur, die verwendet wird, um Daten so zu speichern, dass sie für Abfragen optimiert sind. Ein Schneeflockenschema ist eine Art von Data-Mart-Architektur, die dazu dient, Daten so zu speichern, dass sie für die Berichterstattung optimiert sind. Ein dimensionales Modell ist eine Art von Data-Mart-Architektur, die dazu dient, Daten so zu speichern, dass sie für die Analyse optimiert sind.
Data Marts können zum Speichern und Verwalten sensibler Daten verwendet werden, daher muss sichergestellt werden, dass der Data Mart sicher ist. Unternehmen sollten sicherstellen, dass geeignete Sicherheitsmaßnahmen vorhanden sind, um ihre Data Marts vor unbefugtem Zugriff zu schützen, z. B. Benutzerauthentifizierung, Verschlüsselung und Firewalls. Unternehmen sollten auch sicherstellen, dass ihre Data Marts regelmäßig überwacht und aktualisiert werden, um sie vor Sicherheitsbedrohungen zu schützen.
Es gibt eine Reihe von Tools und Technologien, die für den Aufbau und die Verwaltung eines Data Marts verwendet werden können, z. B. ETL-Tools, Datenmodellierungstools und Datenvisualisierungstools. ETL-Tools werden zum Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten aus einem Data Warehouse in einen Data Mart verwendet. Datenmodellierungstools werden verwendet, um Daten in einem Data Mart zu organisieren und zu strukturieren. Datenvisualisierungstools werden verwendet, um Visualisierungen von Daten in einem Data Mart zu erstellen.
Data Marts sind ein wichtiges Instrument für Unternehmen, die schnell auf Daten aus einem Data Warehouse zugreifen und diese analysieren müssen. Data Marts ermöglichen es Unternehmen, schnell auf Daten zuzugreifen und sie auf eine besser organisierte und effizientere Weise zu analysieren. Data Marts können zur Speicherung und Verwaltung sensibler Daten verwendet werden, weshalb es wichtig ist, die Sicherheit des Data Marts zu gewährleisten. Es gibt eine Reihe von Tools und Technologien, die für den Aufbau und die Verwaltung eines Data Mart verwendet werden können.
Data Marts werden zur Unterstützung bestimmter geschäftlicher Entscheidungsprozesse verwendet und in der Regel aus einer Teilmenge von Daten aus einem Data Warehouse erstellt. Es gibt drei Haupttypen von Data Marts:
1. Operative Data Marts unterstützen operative Entscheidungsprozesse, wie z. B. die Auftragsabwicklung oder die Bearbeitung von Forderungen.
2. Analytische Data Marts unterstützen analytische Entscheidungsprozesse, z. B. Marketinganalysen oder Finanzprognosen.
3. hybride Data Marts unterstützen sowohl operative als auch analytische Entscheidungsprozesse.
Ein Data Mart ist eine Teilmenge eines Data Warehouse, die zur Unterstützung spezifischer Entscheidungsprozesse in einem Unternehmen verwendet wird. Data Marts werden in der Regel verwendet, um Daten für bestimmte Abteilungen oder Benutzergruppen bereitzustellen, und sind in der Regel auf die spezifischen Bedürfnisse dieser Benutzer zugeschnitten. Der Begriff "Data Mart" wird oft synonym mit "Data Warehouse" verwendet, aber es gibt einen deutlichen Unterschied zwischen den beiden Begriffen. Ein Data Warehouse ist ein zentraler Speicher für alle Daten innerhalb eines Unternehmens, während ein Data Mart ein kleinerer, spezifischerer Datenspeicher ist, der zur Unterstützung bestimmter Entscheidungsprozesse dient.
Nein, Data Mart ist nicht dasselbe wie eine Datenbank. Eine Datenbank ist eine Sammlung von Daten, auf die von Computern zugegriffen werden kann. Ein Data Mart ist eine Teilmenge einer Datenbank, die für bestimmte Benutzer oder bestimmte Anwendungen konzipiert ist.