Che cos'è un data mart?

I data mart rendono disponibili dati specifici a un gruppo definito di utenti, il che consente a tali utenti di accedere rapidamente a insight critici senza perdere tempo a cercare in un intero data warehouse. Ad esempio, molte aziende possono avere un data mart allineato a un reparto specifico dell'azienda, come finanza, vendite o marketing.

I data mart, i data warehouse e i data lake sono repository di dati centrali d'importanza chiave, ma soddisfano esigenze diverse all'interno di un'organizzazione.

Un data warehouse è un sistema che aggrega i dati provenienti da più fonti in un unico data store centrale e coerente per supportare data mining, intelligenza artificiale (AI) e machine learning, che possono potenziare l'analytics e la business intelligence. Attraverso questo processo di raccolta strategica, le soluzioni di data warehouse consolidano i dati provenienti da diverse fonti per renderli disponibili in un formato unificato.

Un data mart (come riportato sopra) è una versione specializzata di un data warehouse, contenente un sottoinsieme più piccolo di dati importanti e necessari per un singolo team o un gruppo selezionato di utenti all'interno di un'organizzazione. Un data mart viene creato a partire da un data warehouse esistente (o da altre fonti di dati) tramite una procedura complessa che coinvolge molteplici tecnologie e strumenti per progettare e costruire un database fisico, popolarlo di dati e impostare complessi protocolli di accesso e gestione.

Sebbene sia un processo impegnativo, consente a una linea di business di scoprire insight specifici più rapidamente rispetto all'utilizzo di un set di dati di data warehouse più ampio. Ad esempio, i team di marketing possono trarre vantaggio dalla creazione di un data mart a partire da un data warehouse esistente, poiché le sue attività vengono generalmente svolte indipendentemente dal resto dell'azienda. Pertanto, il team necessita di accedere a tutti i dati aziendali.

Anche un data lake è un repository di dati. Un data lake offre un enorme spazio di storage per dati non strutturati o grezzi alimentati tramite più fonti, ma le informazioni non sono ancora state elaborate o preparate per l'analisi. Grazie alla possibilità di memorizzare i dati in un formato grezzo, i data lake sono più accessibili e convenienti rispetto ai data warehouse. Non è necessario pulire ed elaborare i dati prima dell'inserimento.

Ad esempio, i governi possono utilizzare la tecnologia per tenere traccia dei dati sul comportamento del traffico, sul consumo di energia e sui corsi d'acqua e memorizzarli in un data lake mentre decidono come utilizzare i dati per creare "città più intelligenti" con servizi più efficienti.

I data mart sono progettati per soddisfare le esigenze di gruppi specifici con dati di un argomento relativamente ristretto. Sebbene un data mart possa contenere milioni di record, il suo obiettivo è quello di fornire agli utenti aziendali i dati più pertinenti nel minor tempo possibile.

Con il suo design più piccolo e mirato, un data mart presenta diversi benefici per l'utente finale, tra cui:

• Efficienza dei costi: ci sono molti fattori da considerare quando si imposta un data mart, come l'ambito, le integrazioni e il processo di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL). Tuttavia, un data mart in genere rappresenta solo una frazione del costo di un data warehouse.
  
  
• Accesso semplificato ai dati: i data mart contengono solo un piccolo sottoinsieme di dati, quindi gli utenti possono recuperare rapidamente i dati di cui necessitano facendo meno fatica rispetto a quando lavorano con un set di dati più ampio da un data warehouse.
  
  
• Accesso più rapido agli insight: l'intuizione acquisita da un data warehouse supporta il processo decisionale strategico a livello aziendale, con un impatto sull'intera azienda. Un data mart alimenta la business intelligence e l'analytics che guidano le decisioni a livello di reparto aziendale. I team possono utilizzare insight mirati, tenendo conto dei propri obiettivi specifici. Via via che i team identificano ed estraggono dati preziosi in un lasso di tempo più breve, l'azienda trae vantaggio da processi aziendali accelerati e da una maggiore produttività.
  
  
• Manutenzione dei dati più semplice: un data warehouse contiene una grande quantità di informazioni aziendali, con spazio per più linee di business. I data mart si concentrano su una singola linea, che ospita meno di 100 GB, il che comporta meno disordine e una manutenzione più semplice.
  
  
• Implementazione più semplice e veloce: un data warehouse richiede tempi di implementazione significativi, soprattutto in una grande azienda, poiché raccoglie dati da una serie di fonti interne ed esterne. D'altra parte, è necessario solo un piccolo sottoinsieme di dati quando si configura un data mart, quindi l'implementazione tende a essere più efficiente e a richiedere meno tempo per la configurazione.

Esistono tre tipi di data mart che differiscono in base alla loro relazione con il data warehouse e alle rispettive fonti di dati di ciascun sistema.

• I data mart dipendenti sono segmenti partizionati all'interno di un data warehouse aziendale. Questo approccio top-down inizia con lo storage di tutti i dati aziendali in un'unica posizione centrale. I data mart appena creati estraggono un sottoinsieme definito dei dati primari ogni volta che questo è necessario per l'analisi.
  
  
• I data mart indipendenti agiscono come un sistema autonomo che non si basa su un data warehouse. Gli analisti possono estrarre dati su un particolare argomento o processo aziendale da fonti di dati interne o esterne, elaborarli e quindi memorizzarli in un archivio di data mart fino a quando il team non ne ha bisogno.
  
  
• I data mart ibridi combinano i dati provenienti dai data warehouse esistenti e da altre fonti operative. Questo approccio unificato utilizza la velocità e l'interfaccia intuitiva di un approccio top-down e offre anche l'integrazione a livello aziendale del metodo indipendente.

Un data mart è un database relazionale orientato all'argomento che memorizza i dati transazionali in righe e colonne, il che ne facilita l'accesso, l'organizzazione e la comprensione. Poiché contiene dati storici, questa struttura rende più facile per un analista determinare le tendenze dei dati. I campi dati tipici includono ordine numerico, valore temporale e riferimenti a uno o più oggetti.

Le aziende organizzano i data mart in uno schema multidimensionale, come un blueprint, per soddisfare le esigenze delle persone che utilizzano i database per attività analitiche. I tre tipi principali di schema sono stella, fiocco di neve e vault.

Lo schema a stella è una formazione logica di tabelle in un database multidimensionale che assomiglia a una forma a stella. In questo blueprint, una tabella dei fatti, ovvero un insieme di metriche che si riferisce a un evento o processo aziendale specifico, si trova al centro della stella, circondata da diverse tabelle delle dimensioni associate.

Non esiste alcuna dipendenza tra le tabelle delle dimensioni, pertanto uno schema a stella richiede un numero inferiore di join durante la scrittura di query. Questa struttura semplifica l'esecuzione di query, pertanto gli schemi a stella sono estremamente efficienti per gli analisti che desiderano accedere e navigare in set di dati di grandi dimensioni.

Uno schema a fiocco di neve è un'estensione logica di uno schema a stella, che costruisce il blueprint con ulteriori tabelle delle dimensioni. Le tabelle delle dimensioni vengono normalizzate per proteggere l'integrità dei dati e ridurne al minimo la ridondanza.

Sebbene questo metodo richieda meno spazio per memorizzare le tabelle delle dimensioni, si tratta di una struttura complessa che può essere difficile da mantenere. Il beneficio principale dell'utilizzo dello schema a fiocco di neve è la ridotta esigenza di spazio su disco, tuttavia vi è un impatto negativo sulle prestazioni dovuto alle tabelle aggiuntive.

Il data vault è una moderna tecnica di modellazione dei database che consente ai professionisti IT di progettare data warehouse aziendali agili. Questo approccio applica una struttura a più livelli ed è stato appositamente sviluppato per combattere i problemi di agilità, flessibilità e scalabilità che si presentano quando si utilizzano gli altri modelli di schema.

Il data vault elimina la necessità di pulizia dello schema a stella e semplifica l'aggiunta di nuove fonti di dati senza alcun effetto sullo schema esistente.

I data mart guidano le decisioni aziendali più importanti a livello dipartimentale. Ad esempio, un team di marketing può utilizzare i data mart per analizzare i comportamenti dei consumatori, mentre il personale di vendita potrebbe utilizzare i data mart per compilare report trimestrali sulle vendite. Poiché queste attività si svolgono all'interno dei rispettivi reparti, i team non necessitano di accedere a tutti i dati aziendali.

In genere, un data mart viene creato e gestito dallo specifico reparto aziendale che intende utilizzarlo. Il processo di progettazione di un data mart comprende solitamente i seguenti passaggi:

1. Documentare i requisiti essenziali per comprendere le esigenze aziendali e tecniche del data mart.
   
   
2. Identificare le fonti di dati su cui si baserà il data mart per ottenere informazioni.
   
   
3. Determinare il sottoinsieme di dati, indipendentemente dal fatto che si tratti di tutte le informazioni su un argomento o di campi specifici a un livello più granulare.
   
   
4. Progettare il layout logico del data mart scegliendo uno schema correlato al data warehouse più grande.

Una volta svolte le attività di base, è possibile ottenere il massimo valore da un data mart utilizzando strumenti di business intelligence specializzati, come Qlik o SiSense. Queste soluzioni includono una dashboard e visualizzazioni che facilitano la comprensione degli insight dai dati, conducendo a decisioni più intelligenti a beneficio dell'azienda.

Sebbene i data mart offrano alle aziende i benefici di una maggiore efficienza e flessibilità, la crescita inarrestabile dei dati rappresenta un problema per le aziende che continuano a utilizzare una soluzione on-premise.

Con il passaggio dei data warehouse al cloud, anche i data mart seguiranno lo stesso percorso. Consolidando le risorse di dati in un unico repository che contiene tutti i data mart, le aziende possono ridurre i costi e garantire che tutti i reparti abbiano accesso illimitato ai dati di cui necessitano in tempo reale.

Le piattaforme basate su cloud consentono di creare, condividere e archiviare enormi set di dati con facilità, aprendo la strada a un accesso e un'analisi dei dati più efficienti ed efficaci. I sistemi cloud sono progettati per una crescita aziendale sostenibile; molti moderni fornitori di Software-as-a Service (SaaS) separano il data storage dal computing per migliorare la scalabilità nell'interrogazione dei dati.