Introdução ao Data Mart
O mundo está se tornando mais digital e cada organização está gerando vários petabytes de dados. O Data Mart é uma dessas classificações de dados de um data warehouse em que a concentração está em um assunto.
Podemos dizer que são os dados referentes a um departamento ou categoria específica, como vendas, finanças ou marketing, etc. Basicamente, é um subconjunto de data warehousing. Como existe concentração em assuntos ou departamentos específicos, podemos dizer que a fonte é limitada ou depende de muito poucas fontes.
Data Mart vs Data Warehouse
Um armazém de dados é um armazém com uma coleção de dados de vários fluxos do assunto. A parte de manutenção e controle, como a coleta de dados brutos e o processamento deles, é tratada principalmente pelos grupos de TI da Tecnologia da Informação Corporativa, que fornecem vários serviços às organizações-mãe.
O armazém de dados também é chamado de armazém de dados central ou corporativo. Portanto, a origem de um data warehouse será múltipla, em contraste com o data mart, que é um subconjunto do data warehouse em alguns casos.
Tipos de data mart
Normalmente, existem três tipos de data marts. Eles são:
1. Data Warehouse Dependente
Um data mart dependente é exclusivamente do data warehouse e todo o dependente agrupado formará um data warehouse corporativo. É apenas um subconjunto do data warehouse, pois é criado a partir do DW central.
Como os dados limpos e resumidos já estão presentes no processo ETT do data warehouse central, a extração de transformação e transporte é simplificada. Nós apenas precisamos identificar o subconjunto específico aqui e executar o ETT em cima dele.
Esses data marts são tipicamente construídos para obter melhor disponibilidade e muito desempenho aprimorado, com melhor controle e eficiência.
2. Independente Data Mart
Isso não é criado a partir do data warehouse central e a origem para isso pode ser diferente. Como os dados são de outro processo que não o DW ETT central, é um pouco diferente.
A maior parte do data mart independente é usada por um grupo menor de organizações e a fonte disso também é limitada. O data mart Independente geralmente é criado quando precisamos obter uma solução em um prazo relativamente menor.
3. Mart híbrido de dados
O data mart híbrido permitirá que você agrupe os dados de todas as outras fontes, exceto o DW do data warehouse central. Quando lidamos com a integração ad hoc, isso beneficiará muito o trabalho principal em todos os produtos adicionados externamente às organizações.
Recursos do Data Mart
Abaixo estão alguns dos recursos de um data mart:
- Como a fonte dos dados está concentrada para sujeitar, o tempo de resposta do usuário é aprimorado usando-o.
- Para dados frequentemente necessários, o uso de data marts será benéfico, pois está subconjunto ao DW central e, portanto, o tamanho dos dados será menor.
- Além disso, como o volume de dados é limitado, o tempo de processamento será bastante reduzido em comparação com os Dws centrais.
- Eles são basicamente ágeis e podem acomodar as alterações no modelo com rapidez e eficiência em comparação com o data warehouse.
- O Datamart requer que um único especialista em assunto lide com, em contraste com os dados do armazém, o conhecimento necessário em vários depósitos de assuntos. Por isso, dizemos que o data mart é mais ágil.
- Podemos separar categorias de acesso a um nível baixo com dados particionados e com o data mart, é muito fácil.
- A dependência da infraestrutura é bastante limitada e os dados podem ser armazenados em diferentes plataformas de hardware após a segmentação.
Etapas para implementar o Data Mart
Abaixo estão as etapas necessárias para implementá-lo.
1. Projetando
Este será o primeiro passo na implementação, onde todas as tarefas e fontes necessárias serão identificadas para coletar informações técnicas e comerciais. Posteriormente, o plano lógico é implementado e, após revisão, ele será convertido em um plano físico. Além disso, a estrutura lógica e física dos dados é decidida aqui, como particionar os dados e o campo da partição, como data ou qualquer outro arquivo.
2. Construção
Essa é a segunda fase da implementação, na qual bancos de dados físicos foram gerados com a ajuda do RDBMS, que foi determinada como parte do processo de design e das estruturas lógicas. Todos os objetos como esquema, índices, tabelas, visualizações etc. são criados.
3. Preenchendo
Esta é a terceira fase e aqui os dados são preenchidos após a obtenção dos dados. Todas as transformações necessárias são implementadas antes de preencher os dados nele.
4. Acessando
Esta é a próxima etapa da implementação, na qual usaremos os dados preenchidos para consulta na criação de relatórios. O usuário final usa esta etapa para entender os dados usando consultas.
5. Gerenciando
Esse é o último estágio da implementação do data mart e aqui são tratadas várias tarefas, como gerenciamento de acesso, otimização do sistema e ajuste, gerenciamento e adição de dados novos ao data mart e planejamento de cenários de recuperação para lidar com quaisquer casos de falha.
Benefícios do Data Mart
A seguir, estão alguns dos benefícios de usá-lo.
- É uma das melhores alternativas econômicas para um data warehouse em que você precisa trabalhar apenas em um pequeno segmento de dados.
- A segregação de dados de fontes tornará o data mart eficiente, pois um grupo específico de pessoas pode trabalhar os dados de uma fonte específica, em vez de todos usarem o data warehouse.
- Um acesso mais rápido aos dados é possível usando o data mart, se soubermos em qual subconjunto precisamos acessar.
- O Datamart é muito mais fácil de usar, para que os usuários finais possam consultar facilmente sobre eles.
- A chegada ao data mart de tempo de implementação requer menos tempo em comparação com o data warehouse, pois os dados são segregados em grupos.
- Dados históricos de um assunto específico podem ser usados para facilitar a análise de tendências.
Conclusão
Como está concentrado em uma única área funcional, existem inúmeras vantagens tanto para o implementador do processo quanto para o usuário final. Portanto, é necessária a implementação eficiente de marcadores, juntamente com um data warehouse na organização.
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Este é um guia para o que é o Data Mart. Aqui discutimos a introdução, os recursos e os três principais tipos, além de seus recursos e etapas. Você também pode consultar os seguintes artigos para saber mais -
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- Modelagem de Dados Cassandra
- Guia Completo para o Modelo de Dados no Cassandra