Wat is een datamart?

Definitie van een datamart

Een datamart is een eenvoudige vorm van een datawarehouse die is gericht op één onderwerp of bedrijfstak. Met een datamart kunnen teams sneller toegang krijgen tot data en ook sneller inzichten daaruit afleiden, omdat ze geen tijd hoeven te besteden aan het doorzoeken van complexere datawarehouses of het handmatig samenvoegen van data uit verschillende bronnen.

Waarom een datamart maken?

Een datamart biedt eenvoudigere toegang tot data die nodig zijn voor een specifiek team of een specifieke bedrijfstak binnen uw organisatie. Als uw marketingteam bijvoorbeeld data zoekt om de campagneprestaties tijdens de feestdagen te verbeteren, kan het doorzoeken en combineren van data die over meerdere systemen zijn verspreid, nogal tijdrovend en onnauwkeurig zijn en daardoor uiteindelijk veel geld kosten.

Teams die data uit verschillende bronnen moeten verzamelen, vertrouwen meestal op spreadsheets om deze data te delen en met anderen samen te werken. Dit leidt vaak tot menselijke fouten, verwarring, complexe afstemmingen en meerdere bronnen die de waarheid zouden bevatten: de zogenaamde 'spreadsheet-nachtmerrie'. Datamarts zijn populair geworden als centrale locatie waar de benodigde data worden verzameld en georganiseerd voordat op basis daarvan rapporten, dashboards en visualisaties worden gemaakt.

Het verschil tussen datamarts, data lakes en datawarehouses

Datamarts, data lakes en datawarehouses dienen voor verschillende doeleinden en voldoen aan verschillende behoeften.

Een datawarehouse is een databeheersysteem dat is ontworpen om business intelligence en analyses voor een hele organisatie te ondersteunen. Datawarehouses bevatten vaak grote hoeveelheden data, waaronder historische data. De data in een datawarehouse zijn meestal afgeleid van vele verschillende bronnen, zoals logboekbestanden van applicaties en transactieapplicaties. In een datawarehouse worden gestructureerde data opgeslagen, en doorgaans is duidelijk gedefinieerd wat het doel daarvan is.

Met een data lake kunnen organisaties grote hoeveelheden gestructureerde en ongestructureerde data opslaan (bijvoorbeeld data afkomstig van sociale media of clickstream-data) en deze onmiddellijk beschikbaar stellen voor realtime toepassingen op het gebied van analyses, data science en machine learning. In een data lake worden data in hun oorspronkelijke vorm opgenomen, zonder wijzigingen.

Het belangrijkste verschil tussen een data lake en een datawarehouse is dat in data lakes enorme hoeveelheden onbewerkte data worden opgeslagen, zonder een vooraf gedefinieerde structuur. Organisaties hoeven niet van tevoren te bepalen hoe de data worden gebruikt.

Een datamart is een eenvoudige vorm van een datawarehouse die is gericht op één onderwerp of bedrijfstak, zoals verkoop, finance of marketing. Daardoor worden in een datamart data uit minder bronnen vastgelegd dan in een datawarehouse. De bronnen voor een datamart kunnen interne operationele systemen, een centraal datawarehouse en externe data zijn.

De voordelen van een datamart

Een datamart die op een team of een specifieke bedrijfstak is gericht, biedt verschillende voordelen:

• Eén bron van waarheid. Door de gecentraliseerde aard van een datamart kan iedereen binnen een afdeling of organisatie beslissingen nemen op basis van dezelfde data. Dat is een groot voordeel, omdat de data en de voorspellingen op basis van die data betrouwbaar zijn. Belanghebbenden kunnen zich daardoor bezighouden met het nemen van beslissingen en uitvoeren van handelingen op basis van de data, in plaats van discussiëren over de data zelf.
• Sneller toegang tot data. Specifieke bedrijfsteams en gebruikers kunnen snel toegang krijgen tot de subset van data die ze nodig hebben uit het datawarehouse van de onderneming, en deze combineren met data uit verschillende andere bronnen. Zodra er een verbinding tot stand is gebracht met de gewenste databronnen, kunnen ze live data uit een datamart ophalen wanneer dat nodig is zonder IT te vragen om een periodieke export te maken. Daardoor neemt de productiviteit van zowel het bedrijf als het IT-team toe.
• Snellere inzichten met een snellere besluitvorming als gevolg. Een datawarehouse maakt besluitvorming op ondernemingsniveau mogelijk, met een datamart kunnen data-analyses op afdelingsniveau worden uitgevoerd. Analisten kunnen zich richten op specifieke uitdagingen en mogelijkheden, bijvoorbeeld op het gebied van finance en HR, en sneller inzichten afleiden uit data, waardoor ze sneller betere beslissingen kunnen nemen.
• Eenvoudigere en snellere implementatie. Het opzetten van een datawarehouse voor een onderneming om aan de behoeften van de hele organisatie te voldoen, kan aanzienlijk veel tijd vragen en inspanning vergen. Een datamart daarentegen is gericht op de behoeften van specifieke bedrijfsteams, waardoor er minder datasets nodig zijn. Een datamart is dan ook veel eenvoudiger en kan sneller worden geïmplementeerd.
• Flexibel en schaalbaar databeheer creëren. Een datamart biedt een flexibel databeheersysteem dat is afgestemd op de bedrijfsbehoeften. Daardoor kan bijvoorbeeld informatie die in eerdere projecten werd verzameld, worden gebruikt bij het uitvoeren van actuele taken. Datamarts kunnen worden bijgewerkt en gewijzigd op basis van nieuwe en evoluerende analyseprojecten.
• Tijdelijke analyse. Sommige data-analyseprojecten zijn slechts van korte duur, bijvoorbeeld een specifieke analyse van de onlineverkoop tijdens een speciale aanbieding van twee weken die voorafgaand aan een teamvergadering wordt verricht. Om een dergelijk project uit te voeren, kan er snel een datamart worden opgezet.

Datamarts naar de cloud verplaatsen

Bedrijfsteams streven ernaar flexibeler en meer data-gestuurd te worden om de strategie te leiden en de dagelijkse besluitvorming te verbeteren, maar hebben vaak moeite om inzichten af te leiden uit een steeds groter wordende berg data. CFO's besteden gemiddeld 2,24 uur per dag aan het doorzoeken van spreadsheets. Bedrijfsteams schakelen meestal IT in voor assistentie, maar de IT-teams hebben kunnen vaak moeilijk voldoen aan de eisen van zakelijke gebruikers die toegang willen tot meer uiteenlopende databronnen en grotere hoeveelheden data, en sneller zoekresultaten willen krijgen.

Het opzetten van datamarts kan ook problematisch zijn voor de toch al overbelaste IT-teams, omdat die datamarts voortdurend moeten worden beheerd en de databeveiliging moet worden gewaarborgd. Door datamarts naar de cloud te verplaatsen, kunnen de lasten van de bedrijfs- en IT-teams worden verlicht omdat de beheer- en beveiligingstaken aan de cloudserviceprovider worden overgedragen. Hierdoor is minder handmatige interventie nodig en worden de operationele kosten verlaagd.

Oracle Autonomous Database en datamarts in de cloud

Oracle biedt een complete selfserviceoplossing waarmee bedrijfsteams de diepgaande en betrouwbare data-gestuurde inzichten kunnen krijgen die ze nodig hebben om snel beslissingen te kunnen nemen.

Bedrijfsteams kunnen alle benodigde data uit verschillende bronnen en in verschillende indelingen, waaronder ook ruimtelijke indelingen en grafieken, snel combineren in een geconvergeerde database, om een veilige samenwerking mogelijk te maken rond één bron van waarheid die door datamarts wordt geleverd. Analisten kunnen eenvoudig gebruikmaken van selfservicetools en geïntegreerde machine learning, zonder dat daar code voor moet worden geschreven. Zo kunnen data sneller worden geladen, omgezet en voorbereid, automatisch patronen en trends worden gevonden, voorspellingen worden gedaan en inzichten worden verkregen op basis van data met een transparante structuur.

Dankzij de beheerde en veilige oplossing van Oracle kan IT de risico's verkleinen. IT-teams kunnen bovendien vertrouwen op een eenvoudige, betrouwbare en herhaalbare aanpak voor alle aanvragen van bedrijfsafdelingen voor data-analyses, waardoor de productiviteit aanzienlijk wordt verbeterd.

Met Oracle Autonomous Database voor analyse en datawarehousing worden de provisioning, configuratie, beveiliging, afstemming, opschaling en ook patches, back-ups en reparaties op intelligente wijze geautomatiseerd. Hierdoor worden bijna alle handmatige en complexe taken die menselijke fouten kunnen veroorzaken overbodig. Met geïntegreerde datatools kunt u eenvoudig zelf data laden, omzetten en in bedrijfsmodellen opnemen, en automatisch inzichten afleiden uit datamarts. Databasebeheerders zijn minder tijd kwijt aan routinematig databasebeheer en kunnen zich in plaats daarvan bezighouden met het ontwerpen van nieuwe applicaties en bedrijfsafdelingen helpen hun doelen te bereiken. Zakelijke gebruikers in finance, HR en marketing kunnen veilige toegang tot data en consistent goede zoekresultaten krijgen, zelfs bij een willekeurig aantal gelijktijdige gebruikers en tijdens piekuren. Autonomous Database kan automatisch worden opgeschaald en afgestemd op de werklast, zonder downtime.