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Data Mart vs. Data Warehouse: Machen Sie Ihren Datenspeicher sinnvoll

November 15th, 2023

Unternehmen verlassen sich bei ihren Business-Intelligence-Initiativen (BI) auf mehrere Speichersysteme und -technologien. Zwei der heute am häufigsten verwendeten Technologien sind Data Warehouses und Data Marts. Diese zentralisierten Speichersysteme bieten Unternehmen eine Single Source of Truth (SSOT) da es vorhandene und historische Daten zur Analyse und datengesteuerten Entscheidungsfindung speichert.

Aber was ist der Unterschied zwischen einem Data Mart und einem Data Warehouse?

Dieser Blog behandelt alles, was Sie brauchen, um die Unterschiede zwischen einem Data Mart und einem Data Warehouse zu verstehen.

Was ist ein Data Warehouse?

Data Warehouse ist zentralisiert Daten-Repository das große Mengen strukturierter und oft unstrukturierter Daten aus verschiedenen Quellen innerhalb einer Organisation speichert. Es handelt sich um eine vielseitige Speicherlösung, die es Unternehmen aller Branchen ermöglicht, störungsfrei zu arbeiten Datensilos und sammeln Sie umsetzbare Erkenntnisse, die strategische Initiativen vorantreiben.

Es soll es Unternehmen ermöglichen, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage historischer und aktueller Daten zu treffen. Der Hauptzweck eines zentralisierten Data Warehouse besteht darin, eine Korrelation zwischen Daten aus verschiedenen Datenquellensystemen bereitzustellen, beispielsweise Produktinformationen, die in einem System gespeichert sind, und Bestelldaten, die in einem anderen System gespeichert sind.

Eine gut gestaltete Data Warehouse-Architektur erleichtert effizient Extraktion, Transformation und Laden (ETL) Prozesse, die eine nahtlose Integration unterschiedlicher Datenquellen in ein zentrales Repository für die Datenanalyse gewährleisten. Im E-Commerce kann beispielsweise ein Data Warehouse dies tun Daten konsolidieren aus Verkaufstransaktionen, Website-Interaktionen und Kundenfeedback und liefern letztendlich eine ganzheitliche Sicht auf das Kundenverhalten und Markttrends. Dadurch können Unternehmen ihre Marketingstrategien personalisieren und das Kundenerlebnis insgesamt verbessern.

Beachten Sie, dass es sich bei einem Data Warehouse und einer Datenbank um zwei unterschiedliche Konzepte handelt. Ein Data Warehouse fungiert als Schicht auf einer Datenbank und nutzt die Informationen aus verschiedenen Datenbanken, um eine Ebene für die Analyse zu erstellen.

Data Warehousing

Was ist ein Data-Mart?

Ein Data Mart ist eine spezialisierte Teilmenge eines Data Warehouse, die sich auf eine bestimmte Geschäftsfunktion, Abteilung oder Benutzergruppe innerhalb einer Organisation konzentriert. Es wurde entwickelt, um verschiedenen Abteilungen Zugriff auf relevante Daten zu ermöglichen, sodass sie unabhängig voneinander Daten untersuchen und Erkenntnisse daraus gewinnen können, die auf ihre individuellen Anforderungen zugeschnitten sind, was letztendlich eine fundiertere und zielgerichtetere Entscheidungsfindung fördert. Daher konzentriert sich ein Data Mart normalerweise auf einen Geschäftsbereich oder ein Team und bezieht Informationen nur aus einer bestimmten Quelle.

Beispielsweise kann ein Einzelhandelsunternehmen, das in mehreren Regionen tätig ist, Data Marts für jede Region in seinem umfassenderen Data Warehouse implementieren, um lokalisierte Verkaufstrends und Kundenpräferenzen zu analysieren. Dies ermöglicht es Regionalmanagern, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, die auf ihre spezifische Marktdynamik zugeschnitten sind. Ebenso könnte ein Data Mart eingerichtet werden Risikomanagement in einem Finanzinstitut Konsolidierung von Daten zu Markttrends und Anlageportfolios.

Je nach Bedarf können Unternehmen mehrere Data Marts für verschiedene Abteilungen nutzen und sich für die Data Mart-Konsolidierung entscheiden, indem sie später verschiedene Marts zu einem einzigen Data Warehouse zusammenführen. Alternativ können sie zunächst ein Data Warehouse entwerfen und dann je nach Bedarf mehrere Data Marts für jede Abteilung erstellen. Diese beiden unterschiedlichen Ansätze werden als bezeichnet Kimball- und Inmon-Data-Warehouse-Methoden. Aus Zeit- und Budgetgründen entscheiden sich Unternehmen in der Regel für den Kimball-Ansatz.

Arten von Data Marts

Dort sind drei Arten von Data Marts:

Abhängige Data Marts

Ein abhängiger Data Mart wird unter Verwendung eines vorhandenen Data Warehouse erstellt. Dabei handelt es sich um einen Top-Down-Ansatz, der mit der Speicherung aller Geschäftsdaten an einem einzigen zentralen Ort beginnt und dann bei Bedarf einen bestimmten Teil der Daten für die Analyse extrahiert. Es handelt sich im Wesentlichen um eine Teilmenge des größeren Data Warehouse, die sich auf ein bestimmtes Thema oder einen bestimmten Geschäftsbereich konzentriert.

Unabhängige Data Marts

Im Gegensatz zu abhängigen Data Marts sind unabhängige Data Marts eigenständige Einheiten, die nicht direkt mit dem Data Warehouse verbunden sind. Stattdessen wird eine unabhängige Data-Mart-Architektur ohne Data Warehouse aufgebaut. Es lässt sich leicht für kurzfristige Ziele entwickeln. Allerdings verfügt jeder unabhängige Data Mart über einen eigenen ETL-Tool und Logik; Daher werden sie mit zunehmender Geschäftsausweitung schwer zu verwalten.

Hybride Data Marts

Wie der Name schon sagt, kombiniert ein hybrider Ansatz Elemente sowohl abhängiger als auch unabhängiger Data Marts. Dieser Ansatz ist besonders vorteilhaft, wenn bestimmte Abteilungen maßgeschneiderte Datenlösungen benötigen und dennoch von der Kohärenz und Governance einer zentralisierten Datenumgebung profitieren.

Es kann über einen Kerndatensatz verfügen, der direkt von der Quelle stammt Enterprise Data Warehouse um Konsistenz und Ausrichtung mit der gesamten Datenstrategie der Organisation sicherzustellen. Es werden jedoch auch zusätzliche Daten aus externen oder spezifischen Quellen einbezogen, um besonderen Anforderungen innerhalb einer bestimmten Geschäftsfunktion gerecht zu werden.

Data Mart vs. Data Warehouse

Data Marts und Data Warehouses sind hochentwickelte Systeme, die als wichtige Repositorys dienen, um große Datenmengen zu speichern und aussagekräftige Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung zu gewinnen. Es gibt jedoch wichtige Unterschiede zwischen einem Data Warehouse und einem Data Mart, insbesondere wenn es um spezifische Geschäftsanforderungen geht.

Die folgende Tabelle fasst Data Mart und Data Warehouse zusammen:

Data Warehousing Datenmarkt
In einem Data Warehouse werden Daten aus zahlreichen Fachgebieten gespeichert. Ein Data Mart enthält Daten, die sich auf eine Abteilung beziehen, z. B. HR, Marketing, Finanz-Data Mart usw.
Es fungiert als zentrales Datenrepository für ein Unternehmen. Es handelt sich um einen logischen Unterabschnitt eines Data Warehouse für bestimmte Abteilungsanwendungen.
Es ist nach Stern-, Schneeflocken-, Galaxien- oder Faktenkonstellationsschemata gestaltet. Am häufigsten wird jedoch ein Sternschema verwendet. Data Marts verwenden ein Sternschema zum Entwerfen von Tabellen.
Aufgrund seiner Größe (mehr als 100 GB) ist es schwierig zu entwerfen und zu verwenden. Aufgrund der geringen Größe (weniger als 100 GB) vergleichsweise einfacher zu verwalten.
Entwickelt, um den Entscheidungsprozess in einem Unternehmen zu unterstützen. Data Marts sind für bestimmte Benutzergruppen oder Unternehmensabteilungen konzipiert.
Data Warehouses werden verwendet, um detaillierte Informationen in denormalisierter oder normalisierter Form zu speichern. Data Marts speichern stark denormalisierte Daten in zusammengefasster Form.
Hat große Dimensionen und integriert Daten aus vielen Quellen. Kleinere Dimensionen zur Integration von Datensätzen aus einer geringeren Anzahl von Quellen.
Data Warehouses sind themenorientiert und zeitvariant, wobei die Daten über einen längeren Zeitraum vorhanden sind. Data Marts werden für bestimmte Bereiche im Zusammenhang mit einem Unternehmen verwendet und speichern Daten für eine kürzere Dauer.

 

Wann sollte man Data Mart vs. Data Warehouse verwenden?

Data Marts sind Teilmengen eines Data Warehouse, die bestimmte Geschäftsanforderungen erfüllen, während das Data Warehouse die allgemeinen Datenanforderungen der Organisation erfüllt.

Die Entscheidung, Data Marts oder ein Data Warehouse zu verwenden, hängt vom Umfang und der Spezifität Ihrer Analyseanforderungen ab. Es geht darum, die richtige Balance zu finden, um den unterschiedlichen Datenanforderungen verschiedener Unternehmensbereiche gerecht zu werden.

Nutzen Sie Data Warehouses für:

  1. Unternehmensweite Analyse: Wenn Ihr Unternehmen umfassende und tiefgreifende Analysen über verschiedene Abteilungen und Funktionen hinweg benötigt, ist ein Data Warehouse die richtige Wahl. Es zentralisiert Daten aus verschiedenen Quellen und bietet eine einheitliche Ansicht für umfassende Berichte und Analysen.
  2. Datenintegration: Die robusten ETL-Prozesse eines Data Warehouse sind von entscheidender Bedeutung, wenn Sie mit verschiedenen Datenquellen arbeiten, die integriert und bereinigt werden müssen. Es stellt sicher, dass die Daten im gesamten Unternehmen konsistent und zuverlässig sind.
  3. Skalierbarkeit: Für die Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen bieten Data Warehouses Skalierbarkeit, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten. Sie sind darauf ausgelegt, die komplexen Abfrage- und Berichtsanforderungen einer gesamten Organisation zu unterstützen.

Nutzen Sie Data Marts für:

  1. Abteilungsschwerpunkte: Wenn die Analyseanforderungen spezifisch für eine bestimmte Abteilung oder ein bestimmtes Team sind, ermöglicht die Implementierung eines Data Marts einen gezielteren und effizienteren Ansatz. Jede Abteilung kann über einen eigenen Data Mart verfügen, der auf ihre individuellen Anforderungen zugeschnitten ist.
  2. Schnelle Bereitstellung: Data Marts lassen sich im Vergleich zu großen Data Warehouses schneller bereitstellen. Wenn eine bestimmte Geschäftseinheit schnellen Zugriff auf Analysen benötigt, ohne auf die gesamte unternehmensweite Infrastruktur warten zu müssen, bietet ein Data Mart eine agilere Lösung.
  3. Kosteneffizienz: Bei kleineren Projekten kann die Implementierung von Data Marts kostengünstiger sein. Anstatt in eine riesige Data-Warehouse-Infrastruktur zu investieren, können Sie zielgerichtete Data Marts erstellen, die spezifische Anforderungen erfüllen, und so Zeit und Kosten reduzieren.

In der Praxis verwenden Unternehmen häufig eine Kombination aus Data Warehouses und Data Marts. Es geht also nicht wirklich um die Frage, „wann man sie übereinander verwenden sollte“, sondern eher um die Frage, „wie können sie sich gegenseitig ergänzen?“.

 

Data Mart vs. Data Warehouse: Anwendungsfälle

Beispiele-für-Data-Warehouse-und-Data-Mart

Data Warehouses eignen sich am besten für große, unternehmensweite Anwendungen Datenintegration und Analysen, während Data Marts in Szenarien glänzen, in denen bestimmte Abteilungen oder Teams gezielten und schnellen Zugriff auf Daten für ihre speziellen Anforderungen benötigen.

Anwendungsfälle für Data Marts

  1. Analyse von Marketingkampagnen
    • Szenario: Die Marketingabteilung möchte die Wirksamkeit einer aktuellen Kampagne analysieren.
    • Data-Mart-Rolle: Sie können einen Marketing-Data-Mart mit der Speicherung und Analyse von Daten beauftragen, die speziell für Marketingaktivitäten relevant sind. Es könnte schnelle und gezielte Einblicke in Kennzahlen im Zusammenhang mit Kundenbindung und Konversionsraten liefern.
  2. Verfolgung der Verkaufsleistung
    • Szenario: Das Vertriebsteam benötigt Echtzeitdaten zur Vertriebsleistung.
    • Data-Mart-Rolle: Sie können einen Vertriebs-Data-Mart erstellen, um schnellen und gezielten Zugriff auf relevante Vertriebsdaten zu ermöglichen, einschließlich Kennzahlen einzelner Verkäufer und regionaler Vertriebstrends.
  3. Finanzplanung und -analyse
    • Szenario: Die Finanzabteilung benötigt detaillierte Finanzdaten für Budgetierungs- und Prognosezwecke.
    • Data-Mart-Rolle: Durch die Implementierung eines Finanzdatenmarts können Sie die spezifischen Informationen speichern und dem Finanzteam zur Verfügung stellen, die es für die Planung und Analyse benötigt.

Anwendungsfälle für Data Warehouses

  1. Unternehmensweites Reporting
    • Szenario: Ein CEO möchte einen umfassenden Bericht über die Gesamtleistung des Unternehmens.
    • Data Warehouse-Rolle: Ein Data Warehouse, das Daten aus Vertrieb, Finanzen, Marketing und Produktion integriert, bietet ein zentrales Repository, das für die umfassende Betrachtung der Unternehmensleistung erforderlich ist.
  2. Historische Trendanalyse
    • Szenario: Eine Organisation möchte Trends der letzten 10 Jahre analysieren, um langfristige strategische Entscheidungen zu treffen.
    • Data Warehouse-Rolle: Data Warehouses speichern historische Daten effizient und ermöglichen Trendanalysen und strategische Planung auf der Grundlage einer umfassenden historischen Perspektive.
  3. Komplexe Abfragen für Business Intelligence
    • Szenario: Geschäftsanalysten müssen komplexe Abfragen ausführen, bei denen Daten aus mehreren Quellen aggregiert und analysiert werden.
    • Data Warehouse-Rolle: Data Warehouses sind für komplexe Abfragen optimiert und bieten eine Plattform für tiefgreifende Business Intelligence und Analysen.

Den Unterschied zusammenfassen

Data Warehouses sind für eine umfassende unternehmensweite Datenintegration und -analyse konzipiert. Sie bilden das Rückgrat für Unternehmen, die eine ganzheitliche und einheitliche Sicht auf ihre Daten wünschen, und unterstützen so die strategische Entscheidungsfindung auf Unternehmensebene. Ihr Zweck erstreckt sich auf die Erleichterung umfassender Berichte, die Durchführung historischer Trendanalysen und die Bearbeitung komplexer Abfragen für detaillierte Business Intelligence. Verwenden Sie ein Data Warehouse, wenn Sie Daten aus verschiedenen Quellen im gesamten Unternehmen harmonisieren und eine einzige Quelle der Wahrheit aufbauen müssen.

Andererseits sind Data Marts auf spezifischere, teamorientierte Anforderungen zugeschnitten. Im Gegensatz zur Implementierung eines Unternehmens-Data-Warehouse, die sich über mehrere Monate oder sogar Jahre erstrecken kann, bieten Data Marts einen agileren und gezielteren Ansatz für den Datenzugriff für einzelne Geschäftseinheiten. Verwenden Sie Data Marts in Szenarien, in denen bestimmte Abteilungen in Ihrem Unternehmen spezielle Analysen benötigen, ohne dass die vollständige Infrastruktur eines Data Warehouse erforderlich ist. Zu den häufigsten Anwendungsfällen eines Data Marts gehören die Analyse von Marketingkampagnen, die Verfolgung der Vertriebsleistung sowie die Finanzplanung und -analyse.

Organisationen finden oft eine harmonische Balance, indem sie sowohl Data Warehouses als auch Data Marts einsetzen. Zusammen bilden sie ein umfassendes Datenökosystem, das sowohl das Gesamtbild als auch die detaillierten Erkenntnisse liefert, die für eine effektive Entscheidungsfindung auf verschiedenen Ebenen innerhalb der Organisation erforderlich sind.

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