Introduktion till Data Mart

Världen blir mer digitala och varje organisation genererar flera petabytar med data. Data Mart är en sådan klassificering av data från ett datalager där koncentrationen är på ett ämne.

Vi kan säga att det är uppgifterna om en specifik avdelning eller kategori som försäljning, ekonomi eller marknadsföring, etc. I grund och botten är det en delmängd datalagring. Eftersom det finns koncentration på specifika ämnen eller avdelning kan vi säga att källan till den är begränsad eller att den är beroende av mycket få källor.

Data Mart vs Data Warehouse

Ett datalager är ett lager med en samling data från flera ämnen. Underhålls- och kontrolldelen som insamling av rå data och bearbetning av dem hanteras huvudsakligen av Corporate Information Technology IT-grupper som tillhandahåller olika tjänster till moderorganisationerna.

Datavaruhuset kallas också ett centralt eller företags datalager. Så källan till ett datalager kommer att vara multipel i motsats till datamart som i vissa fall är en delmängd datavarehus.

Typer av data Mart

Det finns vanligtvis tre typer av datamars. Dom är:

1. Dependent Data Warehouse

En beroende datormart är rent från datalageret och alla grupperade beroende kommer att bilda ett företag datalager. Det är rent en delmängd datalager eftersom det skapas från centrala DW.

Eftersom rena och sammanfattade data redan finns i det centrala datalageret ETT-processen eller Extract Transform and Transportation förenklas. Vi behöver bara identifiera den specifika delmängden här och utföra ETT ovanpå den.

Dessa datamarter är vanligtvis byggda för att uppnå bättre tillgänglighet och mycket förbättrad prestanda med bättre kontroll och effektivitet.

2. Oberoende data Mart

Detta skapas inte från det centrala datalageret och källan till detta kan vara annorlunda. Eftersom data från andra än den centrala DW ETT-processen är lite annorlunda.

De flesta av de oberoende datormart används av en mindre grupp organisationer och källan till detta är också begränsad. Oberoende datormart skapas vanligtvis när vi behöver få en lösning på relativt kortare tidsgräns.

3. Hybrid Data Mart

Med hybriddatamart kan du gruppera data från alla andra källor än det centrala datalageret DW. När vi arbetar med ad hoc-integration kommer detta att gynna topparbetet på alla produkter som har tillkommit externt till organisationerna.

Funktioner i Data Mart

Nedan är några av funktionerna i en datamart:

  • Eftersom datakällan är koncentrerad för att utsättas förbättras användarens svarstid genom att använda den.
  • För ofta erforderlig data kommer användande av datamarter att vara fördelaktigt eftersom det är delmängd till central DW och följaktligen kommer datastorleken att bli mindre.
  • Eftersom datavolymen är begränsad kommer behandlingstiden att ganska reduceras jämfört med centrala Dws.
  • Dessa är i grunden smidiga och rymmer förändringarna i modellen ganska snabbt och effektivt jämfört med datalageret.
  • Datamart kräver en enda ämnesekspert för att hantera, i motsats till lagerdata, den expertis vi behöver i flera ämneslager. På grund av detta säger vi att datamart är mer smidig.
  • Vi kan separera åtkomstkategorier till en låg nivå med partitionerad data och med datamart, det är mycket enkelt.
  • Infrastrukturberoende är ganska begränsat och data kan lagras på olika hårdvaruplattformar efter segmentering.

Steg för att implementera Data Mart

Nedan följer stegen som krävs för att implementera det.

1. Designa

Detta kommer att vara det första steget i implementeringen där alla nödvändiga uppgifter och källor identifieras för att samla in teknisk och affärsinformation. Senare implementeras den logiska planen och vid granskning omvandlas den till en fysisk plan. Dessutom avgörs den logiska och fysiska strukturen för data som hur man delar upp data och fältet för partition som datum eller någon annan fil.

2. Konstruktion

Detta är den andra implementeringsfasen där fysiska databaser genererades med hjälp av RDBMS, som bestämdes som en del av designprocessen och logiska strukturer. Alla objekt som schema, index, tabeller, vyer osv skapas.

3. Befolkning

Det här är den tredje fasen och här har data lagts i den vid inköp av data. Alla nödvändiga transformationer implementeras innan informationen om den fylls på.

4. Åtkomst

Detta är nästa steg i implementeringen där vi kommer att använda den befolkade datan för att fråga efter för att skapa rapporter. Slutanvändare använder detta steg för att förstå data med hjälp av frågor.

5. Hantera

Detta är det sista steget i implementeringen av datamart och här tas hand om olika uppgifter som åtkomsthantering, systemoptimering och inställning, hantering och läggning av färsk data till datamart och planering av återställningsscenarier för att hantera eventuella felfall.

Fördelarna med Data Mart

Följande är några av fördelarna med att använda den.

  • Det är ett av de bästa kostnadseffektiva alternativen till ett datalager där du bara behöver arbeta med ett litet datasegment.
  • Segregering av data från källor kommer att effektivisera datormart eftersom en specifik grupp människor kan arbeta data från en specifik källa istället för alla som använder datalageret.
  • Snabbare åtkomst till informationen är möjlig genom att använda datamart om vi vet på vilken delmängd vi behöver för att komma åt.
  • Datamart är mycket lättare att använda så slutanvändare kan enkelt fråga ovanpå dem.
  • Att komma till implementeringstiden Datamart kräver mindre tid jämfört med datalageret eftersom uppgifterna är segregerade i grupper.
  • Historiska data från ett visst ämne kan användas för enkel trendanalys.

Slutsats

Eftersom det är koncentrerat på ett enda funktionellt område, finns det många fördelar både för processimplementorn och slutanvändaren. Därför krävs effektiv marsimplementering tillsammans med ett datalager i organisationen.

Rekommenderade artiklar

Detta är en guide till Vad är Data Mart. Här diskuterar vi introduktionen, funktionerna och topp 3-typerna tillsammans med dess funktioner och steg. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -

  1. Oracle Data Warehousing
  2. R Datatyper
  3. Python-datatyper
  4. Cassandra Data Modeling
  5. Komplett guide till datamodell i Cassandra

Kategori:

Big Data