Heutzutage sammeln Unternehmen Informationen in einem noch nie dagewesenen Tempo an. Statistiken zufolge beläuft sich das durchschnittliche Datenvolumen eines typischen Unternehmens auf 240 Backend-Terabytes (BETB). Wie können Sie also aus diesen Daten verwertbare Erkenntnisse gewinnen, um strategische Entscheidungen zu treffen?
Hier kommt der Data Mart ins Spiel: ein zielgerichtetes Daten-Repository, das einen gezielten Überblick über wichtige Geschäftsinformationen für bestimmte Abteilungen oder Funktionen bietet. Unabhängig davon, ob Sie ein Unternehmensanalytiker sind oder sich einfach nur für Datenmanagement interessieren, kann ein klares Verständnis von Data Marts eine intelligentere Entscheidungsfindung ermöglichen.
Inhaltsverzeichnis
Was ist ein Data Mart?
In großen Organisationen behindern verstreute Daten in verschiedenen Abteilungen und Systemen die Bemühungen um Business Intelligence. Ein Data Mart bietet eine Lösung, indem er als zentrales, themenspezifisches Repository fungiert. Er extrahiert und integriert relevante Daten aus verschiedenen Quellen und wandelt sie in ein Format um, das für die Analyse durch eine bestimmte Abteilung, Geschäftseinheit oder einen Funktionsbereich optimiert ist.
Stellen Sie sich einen Data Mart als eine kuratierte Teilmenge eines größeren Data Warehouse vor. Während ein Data Warehouse darauf abzielt, umfassende unternehmensweite Daten zu speichern, konzentriert sich ein Data Mart auf einen bestimmten Geschäftsbereich. Dieser gezielte Ansatz bietet mehrere Vorteile:
- Verbesserte Datenzugänglichkeit: Abteilungsbenutzer können schnell und einfach auf die benötigten Daten zugreifen, ohne sich in einem komplexen Data Warehouse zurechtfinden zu müssen.
- Verbesserte Datenqualität: Der Data Mart-Konsolidierungsprozess umfasst häufig eine Datenbereinigung und -umwandlung, wodurch die Genauigkeit und Konsistenz der Informationen für die Analyse sichergestellt wird.
- Rationalisierte Analyse: Die optimierte Struktur und der fokussierte Umfang des Data Marts ermöglichen eine schnellere Abfrageverarbeitung und Berichterstellung. Dies ermöglicht es den Analysten der Abteilungen, wertvolle Erkenntnisse mit größerer Effizienz zu gewinnen.
Ein umfassender Blick auf Business Intelligence: Wie Unternehmen durch Analyse und visuelle Aufbereitung von Daten fundierte Entscheidungen treffen und schnell auf Marktdynamiken reagieren.
Arten von Data Marts
Es gibt drei Haupttypen von Data Marts, die jeweils unterschiedlichen Zwecken dienen und spezifischen organisatorischen Anforderungen gerecht werden. Dazu gehören:
1. Unabhängige Data Marts
Dies ist der am stärksten fokussierte Typ, der für die analytischen Anforderungen einer einzelnen Abteilung, z. B. Vertrieb, Marketing oder Finanzen, konzipiert ist. Es speichert Daten, die für die Operationen und KPIs (Key Performance Indicators) der jeweiligen Abteilung spezifisch sind. Ein Data Mart für den Vertrieb kann zum Beispiel Kundeninformationen, Verkaufsdaten und Produktdetails enthalten. Diese Daten ermöglichen es den Vertriebsteams, gezielt nach wertvollen Kunden zu suchen und ihre Verkaufsstrategien zu optimieren.
2. Abhängige Data Marts
Dieser Typ konzentriert sich auf einen bestimmten Geschäftsprozess oder Themenbereich und nicht auf eine bestimmte Abteilung. Ein Customer Relationship Management (CRM)-Data Mart würde zum Beispiel Daten aus verschiedenen Quellen integrieren, z. B. Datensätze des Kundendienstes und Marketingkampagnen. Diese konsolidierte Ansicht ermöglicht es Unternehmen, das Kundenverhalten und die Präferenzen besser zu verstehen, was zur Kundenbindung und -zufriedenheit beiträgt.
3. Hybride Data Marts
Dieser vielseitige Ansatz kombiniert Elemente von unabhängigen und abhängigen Data Marts. Er bietet eine breitere Sicht auf funktionsübergreifende Analysen, die den Anforderungen mehrerer Abteilungen gerecht werden, die ein gemeinsames Interesse an einem bestimmten Geschäftsbereich haben. Ein Data Mart zur Produktrentabilität könnte beispielsweise Vertriebsdaten und Marketingausgaben kombinieren, um Unternehmen bei der Bewertung der Produktleistung und der Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Data Wrangling harmonisiert unterschiedlichste Datentypen, um Analysequalität und -konsistenz zu verbessern. In unserem Artikeln beleuchten wir diesen wichtigen Prozess in der Datenaufbereitung:
Data Mart vs. Data Warehouse
Data Marts und Data Warehouses spielen zwar eine wichtige Rolle in der Business Intelligence, unterscheiden sich aber in Umfang, Schwerpunkt und Funktionsumfang. Zu diesen Unterschieden gehören:
| Merkmal | Data Mart | Data Warehouse |
|---|---|---|
| Fokus | spezifische Abteilung oder Funktion (z. B. Vertrieb, Marketing, Finanzen) | unternehmensweit, alle Geschäftsbereiche und Abteilungen abdeckend |
| Datenumfang | kleinere, gezielte Teilmenge relevanter Daten | eine größere, umfassende Sammlung von Daten aus verschiedenen Quellen |
| Datenstruktur | einfacher, optimiert für spezifische Analyseanforderungen (oft Stern- oder Schneeflockenschema) | komplexer, für verschiedene Verwendungszwecke konzipiert |
| Menge der Daten | kleinere Größe im Vergleich zu einem Data Warehouse | größeres Volumen, das umfassende Daten enthält |
| Datenverarbeitung | begrenzte Datenverarbeitungsmöglichkeiten, Schwerpunkt auf vordefinierten Abfragen und Berichten | unterstützt komplexe Datentransformationen und Integrationen |
| Implementierungszeit | schneller und einfacher einzurichten aufgrund des fokussierten Umfangs | längere und komplexere Implementierung aufgrund der unternehmensweiten Datenintegration |
| Benutzerbasis | speziell für eine bestimmte Geschäftseinheit oder Abteilung | zugänglich für Benutzer im gesamten Unternehmen |
| Kosten | im Allgemeinen weniger kostspielig in der Implementierung und Wartung | höhere Implementierungs- und Wartungskosten aufgrund des größeren Datenvolumens und der Komplexität |
| Wartung | einfach zu warten | komplexere Wartung |
| Data Governance | kann im Vergleich zu einem Data Warehouse weniger strenge Data-Governance-Anforderungen haben | erfordert in der Regel robuste Data-Governance-Richtlinien aufgrund der Sensibilität der unternehmensweiten Daten |
Data Warehousing wächst rapide und ist entscheidend für Geschäftsentscheidungen und Datenoptimierungen – lesen Sie in unserem Artikel mehr darüber, wie führende Unternehmen diesen Sektor vorantreiben.
Data Mart vs. Data Lake
Data Lakes und Data Marts sind beides wertvolle Werkzeuge für die Datenverwaltung, aber sie dienen unterschiedlichen Zwecken. Zu ihren wichtigsten Unterschieden gehören:
| Merkmal | Data Mart | Data Lake |
|---|---|---|
| Datenstruktur | strukturierte, vorverarbeitete Daten (oft Stern- oder Schneeflockenschema) | unstrukturierte, rohe Daten in verschiedenen Formaten (Text, Bilder, Sensordaten) |
| Nutzen | fokussiert auf spezifische Geschäftsanforderungen oder Benutzergruppen, enthält kuratierte Daten für gezielte Analysen | konzipiert für die Speicherung großer Mengen an unstrukturierten oder halbstrukturierten Rohdaten aus verschiedenen Quellen |
| Datenverarbeitung | Daten werden vor der Speicherung vorverarbeitet und umgewandelt | Daten werden in ihrer Rohform gespeichert und bei Bedarf verarbeitet |
| Datenzugriff | kontrollierter Zugriff für autorisierte Abteilungsbenutzer | offener Zugang für verschiedene Benutzer in verschiedenen Abteilungen; kann zusätzliche Sicherheitsmaßnahmen erfordern |
| Datenqualität | hohe Datenqualitätsstandards, Daten werden vor dem Laden bereinigt und transformiert | Datenqualität kann variieren; erfordert möglicherweise zusätzliche Verarbeitung vor der Analyse |
| Data Governance | gut definierte Data-Governance-Richtlinien zur Gewährleistung der Datengenauigkeit und -konsistenz | Data Governance ist für Data Lakes aufgrund der Vielfalt der Datenformate noch in der Entwicklung begriffen |
| Skalierbarkeit | mäßig skalierbar; begrenzt durch den ursprünglichen Entwurf und den Datenumfang | hochgradig skalierbar; kann große Mengen unterschiedlicher Daten aufnehmen |
| Abfrageleistung | entwickelt für eine schnelle Abfrageleistung bei strukturierten Daten | die Abfrageleistung kann je nach Komplexität und Struktur der Daten variieren |
Erfahren Sie, wie Data Lakes als zentrale Sammelstellen für riesige und diversifizierte Datenmengen dienen und effiziente Big Data Analytics ermöglichen.
Data Mart vs OLAP-/Data-Cube
Data Marts und OLAP/Data-Cubes dienen der Datenanalyse, unterscheiden sich jedoch in ihren technischen Implementierungen und Funktionen. Zu diesen Unterschieden gehören:
| Merkmal | Data Mart | OLAP-/Data-Cube |
|---|---|---|
| Datenspeicherung | separate physische Speicherung; kann mit einem Data Warehouse verbunden sein | normalerweise innerhalb eines Data Warehouse gespeichert |
| Datenanalyse | optimiert für spezifische Analyseanforderungen, die bei der Erstellung des Data Marts definiert werden | unterstützt komplexe, multidimensionale Analyse und Modellierung |
| Datenaggregation | Daten werden häufig auf der Grundlage spezifischer Geschäftsanforderungen aggregiert und zusammengefasst | Daten werden in einer multidimensionalen Struktur organisiert, die komplexe Aggregationen und Berechnungen ermöglicht |
| Datenmodell | kann verschiedene Modelle verwenden (Sternschema, Schneeflockenschema) | verwendet in erster Linie multidimensionale Schemata, die für schnellen Abruf und Aggregation optimiert sind |
| Aktualisierungen | Datenaktualisierungen erfolgen periodisch durch ETL-Prozesse | Data-Cubes werden vorberechnet und müssen möglicherweise nach Datenaktualisierungen in der zugrunde liegenden Datenquelle neu berechnet werden |
| Benutzeroberfläche | Zugriff über verschiedene Business Intelligence Tools und Berichte | häufig erfolgt der Zugriff über spezielle OLAP-Clients, die für multidimensionale Analysen entwickelt wurden |
| Drill-down und Slice-and-Dice | unterstützt grundlegende Drill-Down- und Slice-and-Dice-Funktionen | bietet fortgeschrittene Drill-Down- und Slice-and-Dice-Funktionen für eine tiefgreifende Datenexploration |
| Skalierbarkeit | die Skalierbarkeit kann durch den Umfang und die Größe des Data Marts begrenzt sein | hochgradig skalierbar, kann große Datenmengen und komplexe analytische Anforderungen verarbeiten |
| Anwendungsbereiche | geeignet für spezifische Geschäftsberichte und Entscheidungsfindung | ideal für erweiterte Analysen, Geschäftsmodellierung und strategische Planung |
In unserem Blogbeitrag erfahren Sie, wie OLAP und OLTP bei der effizienten Datenverarbeitung helfen und warum diese Systeme für Unternehmen, die auf datenbasierte Entscheidungen setzen, unverzichtbar sind.
OLAP vs. OLTP: Unterschiede in der Data-Warehouse-Architektur
Data Mart-Architektur
Die Architektur eines Data Mart dient der effizienten Speicherung, dem Abruf und der Analyse von Daten für den jeweiligen Geschäftsbereich. Hier eine Aufschlüsselung der wichtigsten Aspekte:
Bottom-up-Ansatz
Bei einem Bottom-up-Ansatz werden Data Marts aus den Datenquellen einer Abteilung oder eines Geschäftsbereichs aufgebaut. Dies ermöglicht ein flexibleres Warehouse, da es schrittweise aufgebaut wird. Die Daten werden aus verschiedenen Quellen in das Mart geladen und dann für einen einfachen Zugriff in Dimensionstabellen strukturiert.
Top-Down-Ansatz
Bei einem Top-Down-Ansatz wird zunächst ein zentrales Data Warehouse erstellt. Die Data Marts werden dann für die Anforderungen bestimmter Geschäftsbereiche entwickelt. Dieser Ansatz wird in größeren Unternehmen mit komplexeren Datenanforderungen verwendet.
Föderierter Ansatz
Bei einem föderierten Ansatz werden mehrere Data Marts erstellt, die unabhängig voneinander bleiben. Über eine virtuelle Schicht können die Benutzer auf Daten aus diesen Data Marts zugreifen, ohne die Daten verschieben zu müssen. Dieser Ansatz ist flexibel und ermöglicht einen einfachen Datenzugriff.
Data Marts können strukturierte Daten aus verschiedenen Quellen verarbeiten, darunter interne operative Systeme und externe Datenquellen. Sie sind darauf ausgelegt, bestimmte Geschäftsfunktionen und Datentrends zu unterstützen. Sie können jedoch nicht alle Daten eines Unternehmens speichern und sind nicht für das Data Mining im gesamten Unternehmen geeignet.
Vorteile eines Data Mart
Data Marts bieten zahlreiche Vorteile für Unternehmen, die ihre Datenanalyse verbessern wollen. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile eines Data Marts:
- Verbesserte Zugänglichkeit: Data Marts bieten eine benutzerfreundliche Schnittstelle mit relevanten und vorverarbeiteten Informationen. Diese Informationen helfen Abteilungsanalysten bei der Erstellung von Berichten und der Gewinnung von Erkenntnissen ohne umfassendes technisches Fachwissen über Data Warehousing.
- Schnellere Analyse: Die konzentrierte Datengröße und die optimierte Struktur von Data Marts ermöglichen eine wesentlich schnellere Abfrageverarbeitung und Berichterstellung als Data Warehouses. Dadurch können Abteilungs-Teams schnell auf geschäftliche Anforderungen reagieren und datengesteuerte Entscheidungen treffen.
- Verbesserte Datenqualität: Der Datenkonsolidierungsprozess, der mit der Erstellung von Data Marts einhergeht, beinhaltet häufig eine Datenbereinigung und -umwandlung. Dies gewährleistet die Genauigkeit und Konsistenz der Informationen innerhalb des Data Marts, was zu zuverlässigeren Erkenntnissen für die Analyse führt.
Wir zeigen Ihnen in unserem Beitrag, warum gute Datenqualität der Schlüssel zu zuverlässigen Prozessen ist und wie Sie diese für Ihr Unternehmen gewährleisten:
Herausforderungen und Überlegungen
Data Marts bieten zwar zahlreiche Vorteile, aber es ist wichtig, einige potenzielle Herausforderungen zu erkennen:
- Begrenzter Datenumfang: Durch die Fokussierung von Data Marts werden die Anforderungen an eine unternehmensweite Datenexploration möglicherweise nicht erfüllt. Einblicke aus einem Data Mart bieten unter Umständen keine ganzheitliche Sicht, die für die strategische Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen entscheidend sein kann.
- Herausforderungen bei der Datenaktualisierung: Die Aufrechterhaltung der Datengenauigkeit in einem Data Mart erfordert kontinuierliche Datenaktualisierungsprozesse, um sicherzustellen, dass die Informationen den aktuellen geschäftlichen Gegebenheiten entsprechen. Wird dies versäumt, kann dies zu veralteten Erkenntnissen führen und eine effektive Entscheidungsfindung behindern.
- Data Governance: Data-Governance-Richtlinien und -Verfahren sind entscheidend für die Sicherstellung der Datenqualität und -konsistenz innerhalb des Data Mart. Diese Aspekte sind notwendig, um die Zuverlässigkeit und den Gesamtwert der Daten zu erhalten.
Warum sollten Unternehmen Data Marts in Betracht ziehen?
Trotz dieser Herausforderungen bieten Data Marts eine wertvolle Lösung für Unternehmen, die ihre Abteilungen mit datengestützten Entscheidungsmöglichkeiten ausstatten wollen. Ihr zielgerichteter Ansatz, die bessere Zugänglichkeit und die schnelleren Analysezyklen machen sie zu einem kosteneffizienten Weg, um wertvolle Geschäftseinblicke in bestimmten Bereichen zu gewinnen. Unternehmen können Data Marts nutzen, um die Leistung ihrer Abteilungen zu verbessern und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, indem sie die Bedürfnisse ihrer Abteilungen und mögliche Einschränkungen sorgfältig berücksichtigen.
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