Что такое Data Mart? Различные типы с примерами

Учитывая, насколько ценны данные для бизнеса сегодня, как и где бизнес хранит данные, стало важнее, чем когда-либо. Некоторые могут предпочесть централизованную систему хранилища данных, набор специализированных витрин данных или их комбинацию для создания своего стека аналитики данных. Витрина данных упрощает доступ к данным, необходимым определенной команде или направлению бизнеса в организации.

Ниже представлено подробное руководство о том, что такое киоск данных, озеро данных, хранилище данных, витрина данных и основные преимущества киосков данных для бизнеса.

Что такое витрина данных?

Витрина данных — это предметно-ориентированная база данных, разработанная для того, чтобы сделать определенные организационные данные легкодоступными и доступными. Витрина данных — это сжатая версия хранилища данных, в которой хранятся все данные, созданные отделами организации. С помощью витрины данных пользователи могут быстро получать доступ к соответствующим данным и получать информацию, не просматривая все хранилище данных. Данные, хранящиеся в витрине данных, часто контролируются одним отделом в организации, например, отделом продаж, финансов или маркетинга. Поскольку витрины данных извлекают данные только из нескольких источников, они позволяют пользователям получать доступ к оперативным данным в хранилище данных в течение нескольких дней, тем самым ускоряя бизнес-процессы. Они предоставляют экономически эффективные способы получения быстрой и действенной информации.

Data Mart против Data Warehouse против Data Lake

Витрины данных, хранилища данных и озера данных представляют собой высокоструктурированные репозитории данных, но они различаются по объему хранимых данных и служат разным целям в организации.

Хранилище данных служит центральным репозиторием данных для всей организации. В то же время витрина данных фокусируется на данных, важных и необходимых для определенного подразделения или направления бизнеса. Она объединяет данные из разных источников для поддержки интеллектуального анализа данных, искусственного интеллекта, машинного обучения, что приводит к улучшению аналитики и бизнес-аналитики. Поскольку хранилище данных хранит все данные, созданные организацией, доступ к хранилищу должен строго контролироваться. Может быть чрезвычайно сложно запросить данные, необходимые для определенной цели, из огромного пула данных, содержащихся в хранилище данных. Именно здесь витрина данных полезна. Основная цель витрины данных — разбить или отделить подмножество всего набора данных, чтобы обеспечить легкий доступ к данным для конечных пользователей.

И хранилище данных, и витрина данных представляют собой реляционные базы данных, созданные для хранения транзакционных данных (например, числового порядка, временного значения, ссылки на объект) в табличной форме для удобства организации и доступа.

Единый магазин данных может быть создан из существующего хранилища данных в подходе разработки сверху вниз или из других источников, таких как внутренние операционные системы или внешние данные. Процесс проектирования включает несколько инструментов и технологий для построения физической базы данных, заполнения ее данными и внедрения строгих правил доступа и управления. Это сложный процесс, но магазин позволяет бизнесу получать более целевые сведения за меньшее время, чем при работе с более широким набором данных в хранилище.

Data Lake также является репозиторием данных, который обеспечивает массивное хранилище для необработанных или неструктурированных данных из различных источников. Поскольку data lake хранит необработанные данные, которые не обрабатываются и не готовятся к анализу, оно более доступно и экономически эффективно, чем хранилище данных. Данные не требуют очистки или обработки перед подачей.

Дополнительную информацию о хранилищах данных и озерах данных можно найти в нашей статье «Хранилища данных» и в подробном сравнении озер данных и хранилищ данных.

Преимущества киоска данных

Data Marts созданы для того, чтобы бизнес-пользователи могли получить доступ к наиболее релевантным данным в кратчайшие сроки. Благодаря небольшому размеру и целенаправленному дизайну, data mart предлагает несколько преимуществ конечному пользователю, в том числе:

• Содержит данные, представляющие ценность для определенных групп внутри организации.
• Экономически эффективнее, чем создание хранилища данных.
• Позволяет упростить доступ к данным. Витрины данных содержат небольшой поднабор данных, поэтому пользователи могут легко извлекать данные по мере необходимости, в отличие от просеивания более широкого набора данных из хранилища данных.
• Быстрый доступ к аналитическим данным. Аналитические данные, полученные из хранилища данных, влияют на решения на уровне отдела. Команды могут использовать эти целевые аналитические данные с учетом конкретных целей, что приводит к ускорению бизнес-процессов и повышению производительности.
• Data mart требует меньше времени на внедрение по сравнению с хранилищем данных, поскольку вам нужно сосредоточиться только на небольшом подмножестве данных. Внедрение, как правило, более эффективно и занимает меньше времени.
• Он содержит исторические данные, которые помогают аналитикам прогнозировать тенденции данных.

Типы витрин данных

Существует три основных типа хранилищ данных:

1. Зависимая витрина данных — создается путем извлечения данных непосредственно из существующего хранилища данных. Все бизнес-данные хранятся в централизованном репозитории, а затем при необходимости для анализа извлекается четко определенный набор данных. Конкретный набор данных агрегируется из хранилища, реструктурируется и заполняется витриной данных для запросов. Обычно это логическое представление или физическое подмножество хранилища данных.

2. Независимая витрина данных – автономная система, построенная без использования центрального хранилища данных. Независимые витрины данных идеально подходят для небольших подразделений внутри организации. Данные получаются из внутренних или внешних источников данных, обрабатываются, загружаются и хранятся в витрине данных до тех пор, пока не будут запрошены позже для бизнес-аналитики.

3. Гибридная витрина данных – объединяет данные из хранилища данных и других операционных источников. Гибридная витрина данных лучше всего подходит для сред с несколькими базами данных с быстрым циклом внедрения. Система требует наименьших усилий по очистке данных.

Структура витрины данных

Витрину данных и хранилище данных можно организовать, используя в качестве основы схему «звезда», «хранилище», «снежинка» или другую схему.

Обычно используется схема «звезда», которая состоит из одной или нескольких таблиц фактов, ссылающихся на размерные таблицы в реляционной базе данных. В схеме «звезда» требуется меньше соединений для написания запросов.

В схеме «снежинка» нет четкого определения измерений. Они нормализованы, поэтому избыточность данных снижается, а целостность данных защищается. Структура сложная и трудная в обслуживании, хотя для хранения таблиц измерений требуется меньше места.

Магазин данных и облачная архитектура

Компании все чаще переходят на облачные витрины данных и хранилища данных вместо традиционных локальных установок. Бизнес и ИТ-отделы стремятся стать более гибкими и ориентированными на данные, чтобы улучшить регулярное принятие решений. Преимущества облачной архитектуры включают:

• Уменьшает необходимость в приобретении физического оборудования
• Уменьшает необходимость ручного вмешательства
• Быстрее и дешевле настроить и внедрить облачные витрины данных
• Облачная архитектура использует массовую параллельную обработку; поэтому витрины данных могут выполнять сложные аналитические запросы гораздо быстрее.

Хотите стать специалистом по обработке данных? Ознакомьтесь с программой PG по направлению «Наука о данных» и получите сертификат уже сегодня.

Будущее витрин данных — в облаке

Ведущие поставщики облачных услуг предоставляют общую облачную платформу для эффективного создания и хранения данных, доступа и анализа. Бизнес-группы могут быстро объединять временные кластеры данных для краткосрочного анализа или долгосрочные кластеры для устойчивой работы. Благодаря использованию современных технологий хранение данных можно легко отделить от вычислений, что обеспечивает обширную масштабируемость для запросов данных.

Ключевые преимущества облачных витрин данных:

• Гибкая архитектура
• Единый депозитарий, в котором размещены все витрины данных
• Потребление ресурсов по требованию
• Доступ к информации в режиме реального времени
• Более высокая эффективность
• Интерактивная аналитика в реальном времени
• Консолидация ресурсов, которые обходятся дешевле

Если вы хотите работать профессионалом в области рынка данных, посетите Simplilearn – ведущий в мире онлайн-курс по сертификации в области науки о данных. Будьте в курсе событий в области науки о данных.