Wenn Benutzer nur eine bestimmte Teilmenge von Unternehmensdaten benötigen, z. B. zu einem Fachbereich oder einer Abteilung, ist manchmal ein Data Mart die Antwort. Der Vorteil eines Data Mart besteht darin, dass es für Geschäftsanwender und Analysten einfacher ist, durch die begrenzung der Daten, die benötigten Antworten schneller zu finden.
Auch wenn es nur eine kleinere Teilmenge Ihrer Daten darstellt, kann der Aufbau eines Data Mart genauso komplex und zeitaufwändig sein, wie die Entwicklung eines Data Warehouse. Aber durch die Automatisierung des Entwurfs, der Entwicklung, der Bereitstellung und des Betriebs von Data Marts können Sie Business Intelligence-Lösungen schnell und ohne Einbußen bei Qualität, Leistung, Agilität oder Governance für das Unternehmen bereitstellen.
Was ist der Unterschied zwischen einem Data Warehouse und einem Data Mart?
Ein Data Warehouse dient als breite Basisschicht für Ihr gesamtes Unternehmen und speichert Daten in strukturierter, bereinigter und geregelter Form. Data Warehouses verwenden in der Regel eine Data-Warehouse-Modellierungsmethodik, wie z. B. 3NF oder Data Vault 2.0.
Eine Data Mart-Architektur hingegen dient in der Regel einem bestimmten Themenbereich innerhalb Ihres Unternehmens, wie z. B. Finanzen oder Personalwesen, und enthält einen bestimmten Satz von Analysemodellen und Datenquellen, die nur für diesen Themenbereich geeignet sind. Data Marts nehmen im Allgemeinen die Form eines dimensionalen Modells oder eines Informationsmarts an, wenn der Data Vault 2.0-Ansatz innerhalb des größeren Unternehmens verwendet wird.
Unabhängig davon, ob ein IT-Team mit dem Entwurf, dem Aufbau und der Verwaltung eines Data Warehouses im gesamten Unternehmen oder eines Data Mart für einen bestimmten Bereich Ihres Unternehmens beauftragt ist, der Bedarf an einer schnellen Bereitstellung zur Erfüllung der Analyseanforderungen bleibt derselbe.
Quelle: WhereScape
