Was ist ein Data Mart und welche Vorteile bietet er?

Große Unternehmen speichern ihre Daten in Speichersystemen, aus denen organisatorische Anforderungen erfüllt und Entscheidungsprozesse erleichtert werden. Die verschiedenen verfügbaren Technologien zu kennen und eine geeignete Datenarchitektur zu entwickeln, ist entscheidend, um deren optimale Nutzung sicherzustellen.

In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf Data Marts, Data Warehouses die Teilmengen von Daten nutzen und die Analyse der in einer bestimmten Abteilung generierten Informationen ermöglichen. Mit anderen Worten handelt es sich um einen spezifischen Bereich eines Data Warehouse, der darauf ausgerichtet ist, konkrete Anforderungen bestimmter Unternehmensbereiche zu erfüllen und nicht die der gesamten Organisation (Produktion, Vertrieb, Personalwesen…).

Unterschied zwischen Data Warehouse und Data Mart

Ein Data Warehouse ist eine große digitale Infrastruktur, die alle Daten eines Unternehmens speichert. Dabei zeigte sich ein Problem, das im Wachstum lag: Je größer die Datenmenge, desto höher die Komplexität und desto geringer die Performance bei Abfragen auf OLTP-Datenbanken (Online Transaction Processing). Angesichts dieser Realität riesiger, schwer zu analysierender Data Warehouses entstanden Data Marts als Lösung.

Diese Datenzentren sind ebenfalls Business-Intelligence-Tools, die hauptsächlich auf Abfragen ausgerichtet sind, in diesem Fall jedoch auf Abteilungsebene. Mit anderen Worten: Data Marts sind Fragmente eines Data Warehouse, aus dem sie sich speisen, und dienen der Datenanalyse eines bestimmten Unternehmensbereichs.

Auf diese Weise wird die Informationsgewinnung an die Bedürfnisse konkreter Geschäftsbereiche angepasst, was eine detaillierte Analyse des Verhaltens bestimmter Abteilungen ermöglicht. Dadurch liefern Data Marts wichtige Kennzahlen eines bestimmten Bereichs und erleichtern und optimieren die Entscheidungsfindung.

Vorteile von Data Marts

Data Marts sind für die Abteilungsanalyse deutlich praktischer. Veranschaulichen wir dies an einem bildhaften Beispiel aus der analogen Verwaltung: Ein Unternehmen kann über Hunderte oder Tausende Aktenordner mit Informationen zum gesamten Unternehmen verfügen. Müssen wir eine bestimmte Information finden, ist die Suche deutlich einfacher, schneller und effizienter, wenn diese Ordner nach Abteilungen unterteilt sind, da wir dann nur in denjenigen suchen, die Informationen zum gewünschten Bereich enthalten, und alle anderen von vornherein ausschließen. Dasselbe gilt für digitale Umgebungen.

Dieser Logik folgend kann ein Unternehmen einen Data Mart für die Vertriebsabteilung erstellen, der die für die Fachleute dieses Bereichs relevanten Daten enthält und verwaltet. Auf Grundlage dieser Informationen können sie mit Analysen, Warnmeldungen und speziell für ihre konkrete Tätigkeit entwickelten KPIs arbeiten und so die Entscheidungsfindung und in der Folge die betrieblichen Abläufe verbessern. Dies lässt sich auf alle anderen Bereiche übertragen, etwa mit einem Finanz-Data-Mart, einem Produktions-Data-Mart, einem Logistik-Data-Mart…

Vorteile von Data Marts

Data Marts können aus dem unternehmensweiten Data Warehouse gespeist werden oder aus verschiedenen Datenquellen stammen, doch unabhängig von der Nutzungsart bieten sie erhebliche Vorteile.

• Einfachere Erstellung im Vergleich zu den komplexeren Strukturen von Data Warehouses.
• Einfache Handhabung.
• Geringere technische Anforderungen bei Implementierung und Wartung.
• Schnellere Abfragen.
• Detaillierte Analyse konkreter Abteilungen.
• Möglichkeit, Risiken und Chancen zu erkennen, die in einer Gesamtbetrachtung unbemerkt bleiben könnten.
• Verbesserte Entscheidungsfindung.

Arten von Data Marts

Es gibt drei Haupttypen von Data Marts, abhängig von der Art der verwendeten Daten und ihrer relationalen Struktur:

1. Abhängiges Data Mart. Hierbei handelt es sich um zentralisierte Daten, die zur Sicherstellung der Konsistenz voneinander abhängen.
2. Unabhängiges Data Mart. Diese sind meist klein, nutzen nicht das zentrale Data Warehouse und stammen in der Regel aus externen Quellen.
3. Hybrides Data Mart. Hierbei handelt es sich um eine Kombination der beiden vorherigen Typen.

Es besteht kein Zweifel mehr daran, dass Daten das neue Öl des 21. Jahrhunderts sind und die daraus gewonnenen Informationen zu den wichtigsten Vermögenswerten von Unternehmen zählen, wenn nicht sogar zum wichtigsten. Data Lakes, Data Warehouses und Data Marts sind Beispiele für die zahlreichen Tools, die Unternehmen zur Speicherung und Strukturierung ihrer Daten zur Verfügung stehen, um in einer globalen, sich wandelnden und zunehmend wettbewerbsintensiven Welt bestehen zu können.