Dati Mart o Data Warehouse? - dummies

L'idea di un data mart è difficilmente rivoluzionaria, nonostante ciò che si potrebbe leggere sui blog e nella stampa del computer e cosa potresti ascoltare conferenze o seminari. Un data mart è semplicemente un data warehouse scalato - tutto qui.

I venditori fanno del loro meglio per definire data mart nel contesto dei loro prodotti; i consulenti e gli analisti di solito definiscono i data mart in modo vantaggioso per le loro particolari offerte e specialità. Questo è il modo in cui va questo business; essere pronti a porre domande difficili.

Se si avvia un progetto dall'inizio con una delle seguenti premesse, si hanno già due attacchi contro di te:

• "Stiamo costruendo un vero data warehouse, non un piccolo dato poco mart. "

• " Stiamo creando un data mart, non un data warehouse. "

Etichettando il tuo progetto come uno o l'altro di questi termini, hai già alcune nozioni preconcette sul lavoro che farai, prima ancora di iniziare a indagare sul problema aziendale. Fino a quando non avrai compreso i seguenti tre problemi, non hai basi su cui classificare il tuo progetto imminente come data mart o data warehouse:

• I volumi e le caratteristiche dei dati di cui hai bisogno

• I problemi aziendali che stai cercando di risolvere e le domande a cui stai cercando di rispondere

• Il valore aziendale che ti aspetti di guadagnare quando il tuo il sistema è stato creato con successo

Se estrai e ri-hosting un sottoinsieme di dati da un'applicazione esistente in un altro ambiente, puoi chiamare con precisione ciò che stai creando un data mart.

Ma se si parte da zero, estraendo i dati da uno o più sistemi di origine, gestendo la garanzia della qualità e la trasformazione e copiando tali dati in un ambiente separato, ciò che determina se si sta costruendo un data warehouse o un data mart?

Anche se esistono alcune linee guida, come il numero di aree tematiche e volumi di dati, tutto si riduce a questa affermazione: non appena inizi a etichettare il tuo ambiente come uno o l'altro, stai aggiungendo nozioni e credenze preconcette su le sue caratteristiche che potrebbero non adattarsi alle esigenze della tua azienda.

Ecco la risposta: dimentica i termini data warehouse e data mart. Concentrati invece sul tuo problema aziendale e sulla sua possibile soluzione. Di quali dati hai bisogno per eseguire determinate funzioni informative e analitiche; dov'è quel dato ora e in quale forma; e cosa devi fare per renderlo disponibile ai tuoi utenti?

Lascia le guerre della terminologia ai venditori e agli analisti. Non lasciarti coinvolgere dall'hype.