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Best Practices für ein skalierbares Data Mart-Architekturdesign
Skalierbar Datamart Das Architekturdesign kann das Risiko von Datenverlusten sowie die Implementierungskosten und den Zeitaufwand reduzieren, da es sich hauptsächlich auf eine Teilmenge von Daten anstatt auf vollständige Unternehmensdaten konzentriert. Daher werden Data Marts oft als einer der effektivsten Mechanismen angesehen, um eine schnelle und konsistente Entscheidungsunterstützung zu bieten.
Obwohl ein Data Mart das mit der Entwicklung eines Entscheidungsunterstützungssystems (Decision Support System, DSS) verbundene Risiko erheblich verringert, sind für die ordnungsgemäße Implementierung Kenntnisse und Fachkenntnisse erforderlich.
In diesem Artikel beginnen wir mit der Definition eines Data Marts, diskutieren einige Beispiele und vertiefen uns dann in eine zusammengestellte Liste von Best Practices, die Ihnen helfen, auf einfache Weise eine skalierbare und unabhängige Data Mart-Architektur für Ihre Geschäftsanforderungen zu entwerfen.
Von Grund auf neu
Definition von Data Mart
Data Mart wird als verkürzte oder komprimierte Version eines Unternehmens definiert Data Warehouse. Im Vergleich zu einem Data Warehouse bezieht es Informationen aus einer geringeren Anzahl von Ressourcen. Die Data-Mart-Architektur ist auf die Bedürfnisse ganz bestimmter Geschäftseinheiten, Funktionen oder Abteilungen ausgerichtet.
Data Marts erklärt
Warum braucht ein Unternehmen Data Mart?
Die Entwicklung einer unabhängigen Data-Mart-Architektur für Geschäftsanwender hat mehrere Vorteile, wie zum Beispiel:
- Durch die Reduzierung des Datenvolumens trägt ein Data Mart zur Verbesserung der Benutzerantwortzeit bei und bietet schnellen Zugriff auf häufig verwendete Daten.
- Im Vergleich zur Implementierung eines vollständigen Data Warehouse ist es einfach und mit viel geringeren Kosten zu implementieren.
- Es ist skalierbar und agil, was sich beim Modellwechsel als nützlich erweist.
- Die Daten werden in Data Mart getrennt, wodurch mehr Kontrolle über die Datenrechte ermöglicht wird, dh wer die Daten anzeigen und ändern kann.
- Daten können auf verschiedenen Hardware- oder Softwareplattformen gespeichert und organisiert werden.
Best Practices für das Design von Data Mart-Architekturen
Um die Effizienz und Skalierbarkeit Ihrer Unternehmens-Data-Mart-Architektur sicherzustellen, befolgen Sie diese Tipps zum Data Warehouse-Design.
1. Definieren Sie den Umfang des Data Mart
Bevor Sie in die Implementierungsphase Ihres Unternehmens-Data-Mart-Modells einsteigen, ist es wichtig, einen narrensicheren Plan zu haben, der alle geschäftlichen Anforderungen und Prioritäten aller Teammitglieder und Endbenutzer berücksichtigt.
Beginnen Sie, indem Sie den Umfang des Projekts skizzieren und alle Risiken und Einschränkungen hervorheben. Dies hilft, die richtigen Erwartungen festzulegen und die Kosten abzuschätzen.
Möglicherweise müssen Sie die Anforderungen in Bezug auf die Ressourcen (z. B. personelle, technische und finanzielle Ressourcen) anpassen, um den geplanten Fertigstellungstermin einzuhalten.
Entwickeln Sie in diesem Rahmen die Liste der wichtigsten Ergebnisse und weisen Sie Ihrem Team Aufgaben zu.
2. Achten Sie auf das Logical Data Mart-Modell
Ein logisches Data-Mart-Modell ist ein theoretisches, immaterielles Design, das Daten in Form von logischen Beziehungen organisiert, die als Entitäten und Attribute bezeichnet werden. Eine Entität ist ein Datenelement, während ein Attribut die Exklusivität der Entität definiert.
Konzentrieren Sie sich bei der Gestaltung der Data-Mart-Architektur auf Ihre Geschäftsanforderungen. Ordnen Sie Quelldaten themenorientierten Informationen im Ziel zu Datamart Schema. Die Quelle Datenmodell und Endbenutzeranforderungen sind die wesentlichen Elemente, die zum Entwerfen eines Data-Mart-Schemas verwendet werden.
Möglicherweise müssen Sie die physische Implementierung des logischen Datenmodells basierend auf den Systemparametern wie Computergröße, Anzahl der Bediener, Festplattenspeicher, Netzwerktyp und Software ändern.
3. Relevante Daten identifizieren
Im Allgemeinen werden Datenelemente basierend auf den Geschäftsanforderungen identifiziert. Möglicherweise müssen Sie jedoch häufig über die Anforderungen der Endbenutzer hinausschauen und mit anstehenden Anforderungen rechnen.
Ein guter Tipp ist, mit den für Ihr Fachgebiet relevanten und für Ihre Abteilung kritischen Geschäftsfaktoren zu beginnen. Wenn Sie beispielsweise ein Data-Mart-Modell für Ihre Verkaufs- und Marketingabteilung entwerfen, können Schlüsselfaktoren Kunde, Standort, Produkt, Verkäufe und Werbeaktionen sein. Überlegen Sie auch, ob Sie an monatlichen, täglichen oder wöchentlichen Aufzeichnungen interessiert sind.
Generieren Sie als Nächstes eine Liste kritischer Datenfelder, die auf den Anforderungen der Datamart-Operatoren basiert. Einige Interessensgebiete im Marketing Data Mart könnten beispielsweise Produktnamen, Werbemerkmale, Bereiche und Länder sein.
Sie sollten die Daten auch in numerische Metriken (als Fakten bezeichnet) und beschreibende Datensätze (als Dimensionen bezeichnet) unterteilen.
Quelle: xenonstack
4. Grenzen Sie die Datenquellen ein
Nachdem Sie alle Dimensionen und Fakten aufgelistet haben, aus denen das Data-Mart-Modell bestehen wird, besteht der nächste Schritt darin, die entsprechenden Quellen zu identifizieren füttere das Repository. Diese Quellen können Datenbanken, Excel-Dateien, begrenzte Dateien usw. umfassen.
Fahren Sie als Nächstes mit dem Zuordnen von Dimensionen zu Nachschlagetabellen in Ihrem Betriebssystem fort, während Fakten Transaktions-Tabellen zugeordnet werden können.
Möglicherweise stellen Sie auch fest, dass einige der erforderlichen Daten nicht zugeordnet werden können. Dies tritt normalerweise auf, wenn Felder im Quellsystem nicht mit den erforderlichen Datengruppen im Data Mart übereinstimmen.
Beispielsweise können in einem Telekommunikationsunternehmen Telefonanrufe nach Vorwahl gruppiert werden, der Datamart erfordert jedoch Daten in Bezug auf die Postleitzahl. Jetzt ist es schwierig, diese Dimensionen zuzuordnen, da eine Postleitzahl aus mehreren Postleitzahlen besteht und eine Postleitzahl mehrere Postleitzahlen enthalten kann. In dieser Situation kann das Übersetzen von Daten in ein gemeinsames Systemformat eine kostspielige Verarbeitung erfordern.
5. Entwerfen Sie das Sternschema
Bei der Erstellung eines Sternschemas ist es wichtig, die Beziehung zwischen den Fakt- und Dimensionstabellen zu beschreiben. Dies geschieht mit Schlüsseln, die einzelne oder mehrere Spalten enthalten, wodurch die Zeile in einer Tabelle exklusiv wird. Ein Primärschlüssel, der mehrere Spalten enthält, wird als zusammengesetzter oder verketteter Schlüssel bezeichnet.
Um die Fakten und Dimensionen zu verknüpfen, empfiehlt es sich, Ersatzschlüssel anstelle des Primärschlüssels der eigentlichen Quelltabelle zu verwenden. Es ermöglicht dem Data Mart Manager, die Schlüssel innerhalb des zu steuern Data Mart-Umgebung, auch wenn sich die Tasten im Betriebssystem ändern.
Ein Ersatzschlüssel ist eine vom System erstellte Reihe von Ganzzahlen, die zusammen mit dem Primärschlüssel in die Dimensionstabelle aufgenommen werden können. Es bietet im Vergleich zu einem Primärschlüssel mehr Vorteile, da letzterer häufig eine lange Zeichenfolge ist. Während ein Primärschlüssel Ganzzahlen enthält, verbessert er die Antwortzeit für Abfragen.
Ein letzter Gedanke
Mit der Zeit wird das Datenvolumen Ihres unabhängigen Datamart wahrscheinlich zunehmen. Daher ist es wichtig, den Skalierbarkeitsfaktor bei der physischen Implementierung Ihres logischen Data-Mart-Modells zu berücksichtigen. Um den Anforderungen an die Skalierbarkeit gerecht zu werden, sollten Sie die Einschränkungen von Faktoren wie Hardwaregröße, Softwarekapazität und Systembandbreiten minimieren.
Entwerfen einer Data-Mart-Architektur ist ein komplexer Prozess, der mehrere zeitaufwändige Schritte und zum Teil erhebliche Kosten umfasst. Indem Sie die fünf in diesem Artikel erwähnten Best Practices befolgen, können Sie die Wahrscheinlichkeit von Fehlern verringern und den Designprozess beschleunigen.
