Ce este un datamart?

Definiția datamartului

Un datamart este o formă simplă de depozit de date, axată pe un singur subiect sau domeniu de activitate. Cu un datamart, echipele pot accesa datele și pot obține informații mai rapid, deoarece nu este nevoie să aloce timp căutând într-un depozit de date mai complex sau centralizând manual date din surse diferite.

De ce să creați un datamart?

Un datamart oferă acces mai ușor la datele solicitate de o anumită echipă sau de un anumit domeniu de activitate din cadrul organizației dvs. De exemplu, dacă echipa dvs. de marketing caută date pentru a îmbunătăți performanțele campaniei din timpul sezonului de vacanță, colectarea și combinarea datelor dispersate în mai multe sisteme s-ar putea dovedi costisitoare în ceea ce privește timpul, precizia și, în cele din urmă, banii.

Echipele obligate să colecteze date din mai multe surse se bazează deseori pe foi de calcul pentru a partaja aceste date și a colabora. Acest lucru duce de obicei la erori umane, confuzie, reconcilieri complexe și mai multe surse de informații – așa-numitul „coșmar al foii de calcul.” Datamarturile au devenit populare deoarece sunt un spațiu centralizat, în care datele necesare sunt colectate și organizate înainte de crearea rapoartelor, dashboardurilor și vizualizărilor.

Diferența dintre datamarturi, lacurile de date și depozitele de date

Datamarturile, lacurile și depozitele de date servesc unor scopuri și nevoi diferite.

Un depozit de date este un sistem de management al datelor proiectat să ofere suport decizional și analize pentru o întreagă organizație. Depozitele de date conțin adesea volume mari de date, inclusiv date din istoric. Datele dintr-un depozit de date provin de obicei dintr-o gamă largă de surse, cum ar fi fișierele jurnal ale aplicațiilor și aplicațiile tranzacționale. Un depozit de date stochează date structurate, al căror scop este de obicei bine definit.

Un lac de date permite organizațiilor să stocheze volume mari de date structurate și nestructurate (de exemplu, din mediile de socializare sau date clickstream) și să le pună imediat la dispoziție pentru analize în timp real, știința datelor și cazuri de utilizare a machine learning. Cu un lac de date, datele sunt colectate în forma lor originală, fără modificări.

Diferența esențială dintre un lac de date și un depozit de date este aceea că lacurile de date stochează cantități mari de date brute, fără o structură predefinită. Organizațiile nu trebuie să știe anticipat cum vor fi utilizate datele.

Un datamart este o formă simplă a unui depozit de date, care este axată pe un singur subiect sau domeniu de activitate, cum ar fi vânzările, finanțele sau marketingul. Datorită acestei axări, datamarturile colectează datele din mai puține surse decât depozitele de date. Sursele datamarturilor pot include sisteme operaționale interne, un depozit de date central și date externe.

Avantajele oferite de un datamart

Un datamart dedicat unei echipe sau unui anumit domeniu de afaceri oferă mai multe avantaje:

• O singură sursă de informații reale. Structura centralizată a unui datamart oferă tuturor angajaților dintr-un departament sau dintr-o organizație posibilitatea de a lua decizii pe baza acelorași date. Acesta este un avantaj extrem de important, deoarece datele și previziunile bazate pe aceste date pot fi de încredere, iar părțile interesate se pot concentra pe luarea deciziilor și pe luarea de măsuri, spre deosebire de susținerea datelor în sine.
• Acces mai rapid la date. Echipele de afaceri și utilizatorii pot accesa rapid subsetul de date de care au nevoie din depozitul de date al companiei și le pot combina cu date din diverse alte surse. După stabilirea conexiunilor la sursele de date dorite, aceștia pot obține date live dintr-un datamart, ori de câte ori este necesar, fără a fi nevoie să apeleze la sectorul IT pentru a le colecta periodic. Astfel, echipele de afaceri și IT au o productivitate îmbunătățită
• Obținerea mai rapidă a informațiilor conduce la luarea mai rapidă a deciziilor. În timp ce un depozit de date permite luarea deciziilor la nivel de companie, un datamart permite analiza datelor la nivel de departament. Analiștii se pot axa pe provocări și oportunități specifice în domenii precum finanțele și HR și pot trece mai rapid de la date la informații, ceea ce le permite să ia decizii mai bune și mai rapide.
• Implementare mai simplă și mai rapidă. Configurarea unui depozit de date al companiei pentru a răspunde cerințelor întregii organizații poate necesita timp și efort semnificativ. În schimb, un datamart este axat pe îndeplinirea cerințelor anumitor echipe de afaceri, care au nevoie de acces la mai puține seturi de date. Prin urmare, punerea în aplicare este mult mai simplă și mai rapidă
• Crearea unui sistem de management flexibil și scalabil al datelor. Datamarturile oferă un sistem de gestionare flexibil al datelor, care funcționează în tandem cu cerințele de afaceri, oferind posibilitatea de utilizare a informațiilor colectate în proiectele din trecut pentru a ajuta la îndeplinirea activităților curente. Echipele își pot actualiza și modifica datamarturile pe baza unui proiect de analize nou și în continuă dezvoltare
• Analize tranzitorii. Unele proiecte de analiză a datelor sunt de scurtă durată, de exemplu, pentru efectuarea unei analize specifice a vânzărilor online pentru o promoție de două săptămâni, înainte de întâlnirea echipei. Echipele pot configura rapid un datamart pentru a realiza un astfel de proiect

Mutarea datamarturilor în cloud

Echipele de afaceri depun eforturi pentru a deveni mai flexibile și mai axate pe date, pentru a ghida strategia și a îmbunătăți procesul decizional de zi cu zi, însă în mod obișnuit se luptă să transforme un volum tot mai mare de date în informații. Directorii financiari alocă în medie 2,24 de ore pe zi lucrând cu foile de calcul. Deși echipele de afaceri se apelează de obicei la IT pentru asistență, echipele IT pot întâmpina dificultăți în a ține pasul cu cerințele utilizatorilor de afaceri privind accesul mărit la surse de date mai disparate, volume mai mari de date și timpi mai rapizi de interogare.

Configurarea unui datamart poate fi, de asemenea, o problemă pentru echipele IT care au deja fluxuri solicitante de lucru, deoarece acestea trebuie să gestioneze permanent aceste datamarturi și să asigure securitatea datelor. Mutarea datamarturilor în cloud contribuie la reducerea eforturilor depuse de echipele de afaceri și IT prin mutarea activităților de administrare și securitate la furnizorul de servicii cloud, ceea ce micșorează cerințele privind intervenția manuală și reduce costurile operaționale.

Modul în care Oracle Autonomous Database susține datamarturile în cloud

Oracle oferă o soluție completă și autonomă care permite echipelor de afaceri să obțină informații aprofundate, de încredere, bazate pe date, de care au nevoie pentru a lua decizii rapide.

Echipele de afaceri pot combina rapid toate datele necesare din diferite surse și formate, inclusiv spațiale și grafice, într-o bază de date convergentă, pentru a stimula colaborarea securizată în jurul unei singure surse de informații reale furnizate de datamarturi. Analiștii pot utiliza cu ușurință instrumentele cu autoservire pentru date și algoritmii de machine learning – fără a scrie codul necesar – pentru accelerarea încărcării, transformării și pregătirii datelor, găsirea automată a modelelor și tendințelor, efectuarea predicțiilor și pentru a obține informații bazate pe date, cu un istoric transparent.

Organizată și securizată, soluția Oracle permite departamentului IT să reducă riscurile. În plus, echipele IT se pot baza pe o abordare simplă, fiabilă și repetabilă pentru toate solicitările de analiză a datelor din departamentele de afaceri, îmbunătățind considerabil productivitatea.

Oracle Autonomous Database pentru analize și depozite de date automatizează în mod inteligent procesele de alocare, configurare, securizare, reglare, scalare, aplicare de corecții, backup și remediere. Acest lucru elimină aproape toate activitățile manuale și complexe care pot introduce erori umane. Instrumentele integrate pentru date permit încărcarea simplă a datelor, cu autoservire, transformarea datelor, modelarea afacerilor și oferă automat informații pentru datamarturi. Administratorii bazelor de date își pot transfera eforturile de la administrarea de rutină a bazelor de date la noi modele de aplicații și pot ajuta departamentele de afaceri să-și realizeze obiectivele. Utilizatorii de afaceri din domeniul financiar, HR și marketing pot beneficia de acces securizat la date și de performanțe ridicate la interogări, pentru orice număr de utilizatori simultani, chiar și în momentele de vârf. Autonomous Database se scalează automat în funcție de cerințele fluxurilor de lucru, fără nicio perioadă de nefuncționare.