Was versteht man unter Data Mart?

Definition von Data Marts

Ein Data Mart ist eine einfache Form eines Data Warehouse, das sich auf ein einzelnes Thema oder einen einzelnen Geschäftsbereich konzentriert. Mit einem Data Mart können Teams schneller auf Daten zugreifen und Erkenntnisse gewinnen, da sie keine Zeit mit dem Suchen in einem komplexeren Data Warehouse oder der manuellen Aggregation von Daten aus verschiedenen Quellen verbringen müssen.

Warum sollten Sie einen Data Mart in Erwägung ziehen?

Ein Data Mart bietet einen einfacheren Zugriff auf Daten, die von einem bestimmten Team oder Geschäftsbereich in Ihrer Organisation benötigt werden. Wenn Ihr Marketingteam beispielsweise nach Daten sucht, um die Kampagnenleistung während der Weihnachtszeit zu verbessern, kann sich das Durchsuchen und Kombinieren von Daten, die über mehrere Systeme verstreut sind, in Bezug auf Zeit, Genauigkeit und letztendlich aus finanzieller Sicht als kostspielig erweisen.

Teams, die gezwungen sind, Daten in verschiedenen Quellen zu suchen, verlassen sich hinsichtlich der Datenfreigabe und Zusammenarbeit meistens auf Kalkulationstabellen. Dies führt normalerweise zu menschlichen Fehlern, Verwirrung, komplizierten Abgleichen und mehreren „Sources of Truth“ – dem sogenannten „Kalkulationstabellen-Albtraum“. Data Marts wurden zum bevorzugten zentralen Ort, an dem die erforderlichen Daten erfasst und organisiert werden, bevor Berichte, Dashboards und Visualisierungen erstellt werden.

Der Unterschied zwischen Data Marts, Data Lakes und Data Warehouses

Data Marts, Data Lakes und Data Warehouses sind für unterschiedliche Zwecke und Anforderungen bestimmt.

Ein Data Warehouse ist ein Datenmanagementsystem, das entwickelt wurde, um Business Intelligence und Analysen für eine gesamte Organisation zu unterstützen. Data Warehouses enthalten oft große Datenmengen, einschließlich historischer Daten. Die Daten in einem Data Warehouse stammen normalerweise aus einer Vielzahl von Quellen, z. B. aus Anwendungsprotokolldateien und Transaktionsanwendungen. Ein Data Warehouse speichert strukturierte Daten, deren Zweck normalerweise genau definiert ist.

Mit einem Data Lake können Unternehmen große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten (z. B. Social Media- oder Clickstream-Daten) speichern und diese sofort für Anwendungsfälle in den Bereichen Echtzeitanalyse, Data Science und maschinelles Lernen zur Verfügung stellen. Bei einem Data Lake werden Daten in ihrer ursprünglichen Form und ohne Änderung aufgenommen.

Der wesentliche Unterschied zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse besteht darin, dass Data Lakes große Mengen an Rohdaten ohne vordefinierte Struktur speichern. Außerdem müssen Organisationen nicht im Voraus den zukünftigen Verwendungszweck der Daten kennen.

Ein Data Mart ist eine einfache Form eines Data Warehouse, das sich auf ein einzelnes Thema oder einen einzelnen Geschäftsbereich, wie Verkauf, Finanzwesen oder Marketing, konzentriert. Aufgrund ihres Schwerpunktes beziehen Data Marts Daten aus weniger Quellen als Data Warehouses. Als Data Mart-Quellen zählen interne Betriebssysteme, ein zentrales Data Warehouse und externe Daten.

Die Vorteile eines Data Mart

Ein Data Mart für ein Team oder einen bestimmten Geschäftsbereich bietet mehrere Vorteile:

• Eine „Single Source of Truth“. Die zentrale Eigenschaft eines Data Mart trägt dazu bei, dass alle Mitarbeiter einer Abteilung oder eines Unternehmens Entscheidungen basierend auf denselben Daten treffen. Dies ist ein großer Vorteil, da den Daten und den darauf basierenden Vorhersagen vertraut werden kann und die Stakeholder sich darauf konzentrieren können, Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen, anstatt über die Daten selbst zu diskutieren.
• Schnellerer Zugriff auf Daten. Bestimmte Geschäftsteams und Benutzer können schnell auf die Teilmenge von Daten zugreifen, die sie aus dem Enterprise Data Warehouse benötigen, und sie mit Daten aus verschiedenen anderen Quellen kombinieren. Sobald die Verbindungen zu den gewünschten Datenquellen hergestellt sind, können sie bei Bedarf Live-Daten von einem Data Mart abrufen, ohne die IT-Abteilung regelmäßig um Auszüge zu bitten. Von dieser produktiveren Vorgehensweise können sowohl Geschäfts- als auch IT-Teams profitieren.
• Schnellere Einblicke für eine schnellere Entscheidungsfindung. Während ein Data Warehouse Entscheidungen auf Unternehmensebene ermöglicht, können mit einem Data Mart Datenanalysen auf Abteilungsebene durchgeführt werden. Analysten können sich auf bestimmte Herausforderungen und Chancen in Bereichen wie dem Finanzwesen und Personalmanagement konzentrieren und schneller von Daten zu Einblicken wechseln, wodurch sie bessere und schnellere Entscheidungen treffen können.
• Einfachere und schnellere Implementierung. Die Einrichtung eines Enterprise Data Warehouse, das den Anforderungen Ihres gesamten Unternehmens gerecht wird, kann viel Zeit und Aufwand erfordern. Im Gegensatz dazu konzentriert sich ein Data Mart darauf, die Bedürfnisse bestimmter Geschäftsteams zu erfüllen, wodurch der Zugriff auf weniger Datasets notwendig ist. Deshalb ist eine wesentlich einfachere und schnellere Implementierung möglich.
• Einrichten eines agilen und skalierbaren Datenmanagements. Data Marts bieten ein agiles Datenmanagementsystem, das mit den geschäftlichen Anforderungen harmoniert, einschließlich der Möglichkeit, die in früheren Projekten erfassten Informationen zur Unterstützung bei aktuellen Aufgaben einzusetzen. Teams können ihren Data Mart basierend auf neuen und sich entwickelnden Analyseprojekten aktualisieren und ändern.
• Transiente Analyse. Einige Datenanalyseprojekte sind nur von kurzer Dauer – zum Beispiel die Durchführung einer bestimmten Analyse der Online-Verkäufe für eine zweiwöchige Werbeaktion vor einem Teammeeting. Teams können schnell einen Data Mart einrichten, um ein solches Projekt durchzuführen.

Verlagerung von Data Marts in die Cloud

Geschäftsteams streben nach einer agileren und datengesteuerten Vorgehensweise, um die Strategie zu steuern und die tägliche Entscheidungsfindung zu verbessern, jedoch ist dies in der Regel kein leichtes Unterfangen, wenn ein ständig wachsender Datenberg in Einblicke umgewandelt werden muss. CFOs verbringen durchschnittlich 2,24 Stunden pro Tag mit der Durchsicht von Tabellenkalkulationen. Obwohl sich die Fachabteilungen in der Regel an die IT-Abteilung wenden, kann es für die IT-Abteilung schwierig sein, mit den Anforderungen der Fachabteilungen an den Zugriff auf immer mehr unterschiedliche Datenquellen, größere Datenmengen und kürzere Abfragezeiten Schritt zu halten.

Außerdem kann das Einrichten von Data Marts für IT-Teams mit einer hohen Arbeitslast auch ein Problem darstellen, da sie diese Data Marts kontinuierlich verwalten und die Datensicherheit gewährleisten müssen. Durch die Verlagerung von Data Marts in die Cloud können Sie die Bedenken von Geschäfts- und IT-Teams mindern, indem administrative und sicherheitstechnische Aufgaben auf den Cloud-Serviceprovider abgewälzt werden. Dadurch wird die Notwendigkeit für manuelle Eingriffe verringert und die Betriebskosten gesenkt.

Wie Oracle Autonomous Database Cloud Data Marts unterstützt

Oracle bietet eine vollständige Selfservice-Lösung, mit der Geschäftsteams die tiefgehenden, vertrauenswürdigen und datengesteuerten Einblicke gewinnen, die sie für schnelle Entscheidungen benötigen.

Geschäftsteams können schnell alle erforderlichen Daten aus verschiedenen Quellen und in unterschiedlichen Formaten, einschließlich räumlicher und grafischer Daten, in einer konvergierten Datenbank kombinieren und somit eine sichere Zusammenarbeit rund um eine „Single Source of Truth“ fördern, die von Data Marts bereitgestellt wird. Analysten können ganz einfach Selfservice-Datentools und eingebettetes maschinelles Lernen – ganz ohne Programmieraufwand – nutzen, um das Laden, Transformieren und Vorbereiten von Daten zu beschleunigen, automatisch Muster und Trends zu erkennen, Vorhersagen zu treffen, und Einblicke basierend auf Daten mit transparenter Abstammung zu gewinnen.

Durch die verwaltete und sichere Lösung von Oracle ist die IT in der Lage, Risiken zu reduzieren. IT-Teams können sich außerdem auf einen einfachen, zuverlässigen und wiederholbaren Ansatz für alle Datenanalyseanforderungen von Geschäftsabteilungen verlassen, wodurch die Produktivität erheblich verbessert wird.

Oracle Autonomous Database für Analysen und Data Warehousing automatisiert auf intelligente Weise Bereitstellung, Konfiguration, Sicherung, Optimierung, Skalierung, Patching, Backup und Reparatur. Dadurch entfallen nahezu alle manuellen und komplexen Aufgaben, die zu menschlichen Fehlern führen können. Integrierte Datentools ermöglichen einfaches Selfservice-Laden von Daten, Datentransformation, Geschäftsmodellierung und automatische Einblicke für Data Marts. Datenbankadministratoren können ihre Bemühungen von der routinemäßigen Datenbankverwaltung auf neue Anwendungsdesigns verlagern und Geschäftsabteilungen beim Erreichen ihrer Ziele unterstützen. Geschäftsanwender im Finanzwesen, Personalmanagement oder Marketing erhalten selbst zu Spitzenzeiten einen sicheren Datenzugriff und eine gleichbleibend hohe Abfrageleistung für eine beliebige Anzahl gleichzeitiger Anwender. Autonomous Database skaliert automatisch je nach Workload-Anforderungen, ohne Ausfallzeiten.