Вступ до даних Март
Світ стає все більш цифровим, і кожна організація генерує кілька петабайт даних. Data Mart - одна з таких класифікацій даних зі сховища даних, де концентрація знаходиться на одному предметі.
Можна сказати, що це дані щодо одного конкретного відділу чи категорії, наприклад продаж, фінанси чи маркетинг тощо. В основному це підмножина зберігання даних. Оскільки є концентрація на конкретних предметах чи відділах, ми можемо сказати, що джерело його обмежене або воно залежить від дуже мало джерел.
Data Mart vs Data Warehouse
Склад даних - це склад із зібранням даних з декількох потоків предмета. Частиною обслуговування та контролю, як збиранням необроблених даних та їх обробкою, в основному займаються ІТ-групи корпоративних інформаційних технологій, які надають різні послуги материнським організаціям.
Склад даних також називають центральним або корпоративним сховищем даних. Таким чином, джерело сховища даних буде кратним на відміну від марта даних, який є підмножиною сховища даних у деяких випадках.
Типи даних Март
Зазвичай існує три типи даних. Вони є:
1. Залежний склад даних
Залежний март даних складається виключно зі сховища даних, і всі згруповані залежні формуватимуть корпоративний сховище даних. Це суто підмножина сховища даних, оскільки вона створена з центральної DW.
Оскільки чисті та узагальнені дані вже є в центральному сховищі даних ETT-процес або Extract Transform and Transportation спрощені. Нам просто потрібно визначити конкретну підмножину тут і виконати ETT поверх неї.
Ці таблиці даних, як правило, розроблені для досягнення кращої доступності та покращення продуктивності з кращим контролем та ефективністю.
2. Незалежний март даних
Це не створено з центрального сховища даних, і джерело до цього може бути різним. Оскільки дані є іншими, ніж центральний процес DT ETT, дещо відрізняється.
Більшість незалежних даних використовується меншою групою організацій, джерело цього також обмежене. Незалежна марка даних, як правило, створюється тоді, коли нам потрібно отримати рішення за відносно коротший час.
3. Гібридний март даних
Гібридний март даних дозволить групувати дані з усіх інших джерел, крім центрального сховища даних DW. Коли ми маємо справу з тимчасовою інтеграцією, це значно допоможе найкращій роботі над усіма продуктами, які надходять до організацій зовні.
Особливості Data Mart
Нижче наведено деякі особливості даних даних:
- Оскільки джерело даних сконцентровано для підпорядкування, час реакції користувача збільшується за допомогою його використання.
- Для часто потрібних даних використання корисних даних буде корисним, оскільки воно є підмножиною центральної DW, а значить, розмір даних буде меншим.
- Оскільки обсяг даних обмежений, час обробки буде досить скороченим порівняно з центральним Dws.
- Вони в основному гнучкі і можуть пристосувати зміни в моделі досить швидко і ефективно порівняно зі сховищем даних.
- Datamart вимагає, щоб один експерт-предметник обробляв, на відміну від складських даних, необхідну нам експертизу в кількох предметних складах. Через це ми говоримо, що март даних є більш гнучким.
- Ми можемо відокремити категорії доступу на низькому рівні за допомогою розділених даних та даних даних, це дуже просто.
- Залежність від інфраструктури досить обмежена, і дані можуть зберігатися на різних апаратних платформах після сегментації.
Кроки до впровадження даних Март
Нижче наведено кроки, необхідні для його здійснення.
1. Проектування
Це буде першим кроком у впровадженні, коли всі необхідні завдання та джерела визначені для збору технічної та ділової інформації. Пізніше логічний план буде реалізований і після перегляду він буде перетворений на фізичний план. Також тут вирішується логічна та фізична структура даних, як розділити дані та поле розділу, як дата чи будь-який інший файл.
2. Будівництво
Це другий етап впровадження, коли фізичні бази даних формувалися за допомогою RDBMS, що було визначено як частина проектування та логічних структур. Усі об'єкти, такі як схема, індекси, таблиці, представлення тощо, створюються.
3. Населення
Це третя фаза, і тут дані заповнюються після отримання даних. Усі необхідні перетворення здійснюються до заповнення даних на ньому.
4. Доступ
Це наступний крок впровадження, де ми будемо використовувати заповнені дані для запиту для створення звітів. Кінцевий користувач використовує цей крок для розуміння даних за допомогою запитів.
5. Управління
Це останній етап впровадження марта даних, і тут вирішуються різні завдання, такі як управління доступом, оптимізація системи та налаштування, управління та додавання свіжих даних до марта даних та планування сценаріїв відновлення для обробки будь-яких випадків відмов.
Переваги даних Март
Нижче наведено деякі переваги його використання.
- Це одна з найкращих рентабельних альтернатив сховища даних, де потрібно працювати лише на невеликому сегменті даних.
- Відокремлення даних із джерел зробить максимум даних ефективним, оскільки конкретна група людей може працювати з даними з певного джерела замість того, щоб усі використовували сховище даних.
- Більш швидкий доступ до даних можливий за допомогою даних даних, якщо ми знаємо, до якої підмножини нам потрібно отримати доступ.
- Datamart набагато простіше у використанні, тому кінцеві користувачі можуть легко здійснювати запит на них.
- Наближення до часу реалізації даних вимагає менше часу в порівнянні зі сховищем даних, оскільки дані розділені по групах.
- Історичні дані з певної теми можуть бути використані для простого аналізу тенденцій.
Висновок
Оскільки він сконцентрований на одній функціональній області, є численні переваги як для виконавця процесу, так і для кінцевого споживача. Отже, необхідна ефективна реалізація мартів разом зі сховищами даних в організації.
Рекомендовані статті
Це посібник із розділу Що таке дані. Тут ми обговорюємо вступ, функції та топ-3 типи разом із його особливостями та кроками. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- Зберігання даних Oracle
- R Типи даних
- Типи даних Python
- Моделювання даних Кассандри
- Повне керівництво по моделі даних в Кассандрі