Datamart: Die Verwaltung von Big Data ist zu einer entscheidenden Herausforderung für Unternehmen geworden, die einen starken Überblick über den Fluss der produzierten Daten haben und auf die spezifischen Bedürfnisse der verschiedenen Berufe reagieren müssen. In den unterschiedlichsten Geschäftsumgebungen wird der Zugang zu spezialisierten Daten, die nach Kriterien geordnet sind, die von den Nutzern und Fachleuten definiert wurden, unerlässlich und kann entscheidende Wettbewerbsvorteile bieten.
Der Datamart ist das Werkzeug, um diesen Bedarf zu decken: Aus diesem Grund vermehren Unternehmen ihre strategischen Datamarts.
Was ist ein Datamart ?
Der Datamart oder Datenspeicher ist in immer mehr Unternehmen zu einem wichtigen Instrument geworden, um die schnelle Verarbeitung von Daten durch die Geschäftsleute zu gewährleisten.
Die Stärke des Datamart liegt darin, dass er Daten speichert, die auf bestimmte Geschäftsaktivitäten spezialisiert sind. So können Fachleute darauf zugreifen und in geordneter Form schnell die Informationen finden, die sie für Entscheidungen, Geschäftsstrategien usw. benötigen. Ein Datamart kann daher als Teilmenge eines Data Warehouse für bestimmte Nutzerkategorien betrachtet werden.
Während das Data Warehouse alle von einem Unternehmen erzeugten Rohdaten sammelt, um sie zu sortieren und zu organisieren, enthält der Datamart sortierte, aggregierte und nach bestimmten Geschäftszwecken oder Bereichen organisierte Daten und wird von Fachleuten mit genau definierten und vorher bekannten Bedürfnissen konsultiert.
Welche Arten von Datamart gibt es?
Die Funktionsweise von Datamart wurde in zwei verschiedenen Schulen von zwei Computerwissenschaftlern theoretisiert: Bill Inmon und Ralph Kimball. Der Unterschied zwischen den beiden Schulen liegt in der Positionierung des Datamart innerhalb der Datenbanken der Unternehmen.
Nach Bill Inmon entspricht der Datamart einem Datenstrom, der aus dem Data Warehouse kommt und nach bestimmten Anforderungen sortiert ist: Der Datamart enthält also spezialisierte Daten, die von Fachleuten genutzt werden sollen.
Für Bill Inmon nimmt der Datamart eine periphere Position im Data Warehouse ein. Nach dem Ansatz von Ralph Kimball hingegen befindet sich der Datamart im Herzen des Data Warehouse, d. h. das Data Warehouse besteht aus mehreren Datamarts, in denen aggregierte Fachdaten zusammengefasst sind.
Beide Ansätze konvergieren in einer Vision des Datamarts als eine spezialisierte und geordnete Untermenge eines Data Warehouse.
Datamarts können je nach ihrer Beziehung zum Data Warehouse in drei Gruppen eingeteilt werden. Es gibt abhängige, unabhängige und hybride Datamarts.
- Der abhängige Datamart ist strikt verbunden, er wurde aus dem Data Warehouse erstellt und ist eine Untermenge davon.
- Der unabhängige Datamart wurde nicht aus dem Data Warehouse erstellt und kann aus einer anderen Quelle stammen.
- Der hybride Datamart schließlich ermöglicht die Integration von Quellen aus dem Hauptdatamart und aus anderen operativen Systemen.
Aufbau und Vorteile des Datamart
Datamart kann nach verschiedenen Schemata strukturiert werden. Die beliebtesten Schemata sind das Sternschema und das Schneeflockenschema. Das Stern-Schema hat den Vorteil, dass beim Schreiben von Abfragen weniger Verbindungen benötigt werden, da es keine Abhängigkeiten zwischen den Dimensionen gibt. Auf der anderen Seite benötigt die Schneeflockenstruktur weniger Speicherplatz, beinhaltet aber eine komplexere Architektur.
Datamarts haben einige wichtige Vorteile, die ihre Popularität gefördert haben. Erstens ermöglichen sie die Arbeit mit kleineren und einheitlicheren Datenportionen. Dadurch wird die Such- und Analysearbeit einfacher und schneller.
Außerdem kann durch die Organisation der Daten in mehreren spezialisierten Blöcken und deren Trennung von den Quellen eine Überlastung des Data Warehouse vermieden werden, da verschiedene Fachleute innerhalb eines Unternehmens die Informationen, die sie benötigen, im Datamart ihres Fachgebiets suchen können, anstatt das Data Warehouse zu durchsuchen.
Außerdem können die Nutzer durch eine solche Organisation schnell auf Daten unterschiedlicher Art zugreifen, da sie wissen, in welchem Datamart sie abgelegt sind. Aufgrund der Organisation und der geringen Größe ist die Verwaltung und Wartung eines Datamart viel schneller und einfacher als die Verwaltung eines Data Warehouse.
Ein weiterer Vorteil des Datamart liegt in seiner Benutzerfreundlichkeit: Endbenutzer können leicht auf Informationen zugreifen, ohne notwendigerweise alle Daten im Data Warehouse zu kennen und ohne komplexe Abfragen zusammenstellen zu müssen.
Und schließlich ermöglicht die Tatsache, dass die Daten nach vorher festgelegten Kriterien aggregiert und organisiert werden, schnelle Analysen der wichtigsten Trends und damit die schnelle Verabschiedung von operativen Strategien.
Wie erstellt man ein Datamart ?
Oft kann ein Data Scientist auf der Grundlage eines zuvor erstellten Datamart arbeiten. In anderen Fällen muss er/sie ein Datamart erstellen, um die Datenverarbeitung und die Entscheidungsfindung in seinem/ihrem Unternehmen zu unterstützen.
Die Fähigkeit, die für die Erstellung eines Datamart erforderlichen Fähigkeiten zu mobilisieren, ist daher ein wichtiger Vorteil sowohl für einen erfahrenen Data Scientist als auch für einen Anfänger. Um ein Datamart zu erstellen, kann der Data Scientist in mehreren Schritten vorgehen.
- Zunächst muss er ein robustes, zugängliches und funktionales Datamart entwerfen. Dazu muss er sowohl die vom Unternehmen erzeugten Daten, ihre verschiedenen Quellen als auch die wichtigsten Bedürfnisse der verschiedenen Geschäftsbereiche erfassen.
- Dann definiert er die Untergruppen, in denen die Daten zusammengefasst werden, d. h. ihr Grundschema. Anschließend organisiert er die logische Anordnung der Schemata und ihre physische Struktur.
- Nach der Designarbeit beginnt der Data Scientist mit dem Aufbau der Datenbank und ihrer logischen Struktur. In diesem Schritt wird er die Tabellen, Indizes und Zugriffskontrollen erstellen.
- Der vierte Schritt besteht darin, das Datamart mit Daten aus verschiedenen Quellen zu füllen: Der Data Scientist muss darauf achten, dass er die Daten bereinigt und organisiert, bevor er sie in das Datamart einfügt.
- Der fünfte Schritt besteht darin, die Struktur zu schaffen, die den Geschäftsexperten einen einfachen und funktionalen Zugriff auf die Daten ermöglicht. Eventuell kann der Data Scientist eine API oder andere Schnittstellen einrichten, die die Nutzung und den Zugriff auf die Daten erleichtern.
- Schließlich muss sich der Data Scientist um die Verwaltung des Datamart kümmern, indem er den Zugriff kontrolliert, neue relevante Daten hinzufügt und Ausfälle verwaltet.
Wenn du dich zum Data Scientist ausbilden lässt, wirst du lernen, all diese Fähigkeiten zu mobilisieren, um das Datenmanagement deines Unternehmens zu fördern.
