Information Marts: Ermöglichen agiler, skalierbarer und präziser BI

Unternehmen benötigen skalierbare, agile und genaue Daten, um Business Intelligence (BI) abzuleiten und fundierte Entscheidungen zu treffen. Mit vordefinierten Datenmodellen und starren Schemata ist es jedoch schwieriger geworden, die sich verändernden Datenanforderungen zu verwalten. Information Marts in Kombination mit Datentresoren können Ihnen dabei helfen, sich an wachsende Datenmengen und Benutzeranforderungen anzupassen und schnell und iterativ Erkenntnisse zu liefern.

Was sind Informationsmärkte?

Information Marts (auch Data Marts genannt) sind Datenstrukturen, die für Reporting und Analyse optimiert sind. Sie basieren auf spezialisierten Data Warehouses, sogenannten Data Warehouses Datentresore, sodass Benutzer Daten und Berichte anpassen und ändern können.

Informationsmärkte sind so konzipiert, dass sie den Bedürfnissen bestimmter Gruppen gerecht werden, indem sie ein begrenztes Datenthema haben. Beispielsweise enthält ein auf Vertrieb spezialisierter Information Mart Daten zur Vertriebsleistung, wie Umsatz, Bestellungen, Kunden, Produkte, Regionen und Kanäle. Dadurch können Vertriebsteams schnell und einfach auf wichtige Erkenntnisse zugreifen, ohne das gesamte Data Warehouse durchsuchen zu müssen. Entsprechend IBM, können Information Marts Ihrem Team dabei helfen, Kosten zu senken, die Effizienz zu verbessern und taktische Entscheidungen zu ermöglichen.

Der Datentresor speichert Rohdaten, während der Business-Tresor Geschäftsregeln und Transformationen auf die Daten anwendet. Typischerweise ist der Datentresor nicht für die Berichterstellung optimiert und benötigt Information Marts, um Daten für die Analyse umzuwandeln und zu aggregieren.

Information Mart Design

Informationen folgen normalerweise einem Sternschema oder einem Schneeflockenschema, bei denen es sich um einfache und intuitive Strukturen handelt, die Faktentabellen und Dimensionstabellen enthalten. Faktentabellen speichern quantitative Kennzahlen oder Metriken, während Dimensionstabellen beschreibende Attribute oder Dimensionen speichern.

In einer Faktentabelle werden für den Geschäftsbetrieb wichtige Kennzahlen gespeichert, z. B. Verkaufstransaktionen, Kosten, Umsatz und Gewinn. Dimensionstabellen bieten zusätzlichen Kontext zu diesen Informationen.

Eine Verkaufstransaktionstabelle kann mit Dimensionstabellen verbunden sein, die verschiedene Aspekte der Transaktionen veranschaulichen, z. B. Produkte, Kunden, Regionen und Daten. Daher können Benutzer Verkaufstransaktionen nach Kunden, Produkten, Regionen oder Daten aggregieren.

Darüber hinaus liefern Information Marts fokussierte, geschäftsorientierte Daten an Endbenutzer wie Analysten, Manager und Führungskräfte. Dies hilft Unternehmen bei der Erstellung von BI-Pipelines mit Zugriff auf historische Daten.

Dieser Entwurfsansatz unterstützt auch verschiedene Arten der Analyse, beispielsweise deskriptive, diagnostische, prädiktive oder präskriptive. Analytics-Teams können diese Erkenntnisse auch visualisieren, indem sie Berichts- und Visualisierungstools wie Dashboards, Diagramme oder Grafiken nutzen.

Warum sind Datentresore und Information Marts im BI-Ökosystem von entscheidender Bedeutung?

Data Vault nutzt eine Hub-and-Spoke-Architektur, um die Feinheiten der Datenintegration und -speicherung zu vereinfachen. Seine Vielseitigkeit ermöglicht es Benutzern, verschiedene und sich ständig ändernde Datenquellen, Formate und Strukturen nahtlos zu verwalten, ohne bestehende Daten oder Strukturen zu beeinträchtigen.

Die Datentresorarchitektur gewährleistet sowohl Skalierbarkeit als auch hohe Leistung. Techniken wie paralleles Laden und Hash-Schlüssel optimieren den Datenladeprozess und verbessern die Effizienz von BI-Pipelines.

Der Datentresor geht noch einen Schritt weiter, indem er Daten in ihrem ursprünglichen, unveränderten Zustand bewahrt und so die Integrität und Qualität der Daten sichert. Darüber hinaus können Benutzer weitere Datenqualitätsregeln und -validierungen in der Informationsschicht anwenden und so sicherstellen, dass die Daten perfekt für die Berichterstellung und Analyse geeignet sind.

Erfahren Sie, ob Sie einen Datentresor wirklich benötigen.

Information Marts sind eine Erweiterung des Datentresors in der Informationsschicht. Sie schließen die Lücke zwischen den Rohdaten und den Geschäftserkenntnissen, indem sie eine schnelle, zuverlässige und benutzerfreundliche Möglichkeit bieten, auf die Daten zuzugreifen, sie zu analysieren und zu visualisieren.

Darüber hinaus ermöglicht der Datentresor Benutzern die Optimierung von Information Marts für die Berichterstellung und Analyse, indem sie verschiedene Transformationen, Aggregationen, Berechnungen und Filter auf Tabellen anwenden. Information Marts können auch zusätzliche Datenquellen außerhalb des Datentresors umfassen, beispielsweise externe oder unstrukturierte Daten.

Mit Information Marts können Analyseteams historische Daten für die Analyse nutzen, indem sie auf den vollständigen Verlauf der im Datentresor gespeicherten Änderungen und Transaktionen zugreifen. Dadurch können sie Zeitreihenanalysen, Trendanalysen, Data Mining und prädiktive Analysen durchführen.

In ähnlicher Weise können Information Marts auch verschiedene Arten der Analyse unterstützen, z. B. deskriptive, diagnostische, präskriptive und explorative, indem sie unterschiedliche Detaillierungsgrade, Granularität und Dimensionalität bereitstellen. Information Marts sind flexibel und agil, da sie einfach erstellt, geändert oder gelöscht werden können, ohne dass sich dies auf den Datentresor oder andere Information Marts auswirkt.

Wie Information Marts agile, skalierbare und genaue BI-Ökosysteme ermöglichen

Information Marts spielen auch eine wichtige Rolle bei der Verbesserung von drei Schlüsselaspekten von BI: Skalierbarkeit, Agilität und Genauigkeit. Hier ist wie:

• Skalierbarkeit durch Datensegmentierung: Information Marts segmentieren Daten, um speziell auf die Bedürfnisse verschiedener Geschäftseinheiten oder Abteilungen einzugehen. Jeder Mart arbeitet unabhängig und ermöglicht so eine modulare Skalierbarkeit. Durch die Aufteilung der Daten in überschaubare Segmente ermöglichen Information Marts eine skalierbare BI. Wenn die Organisation wächst, können neue oder bestehende Marts hinzugefügt werden, wodurch die Skalierbarkeit sichergestellt wird, ohne dass die gesamte BI-Infrastruktur überarbeitet werden muss.
• Agilität durch maßgeschneiderte Datenbereitstellung: Information Marts bieten maßgeschneiderte Datensätze, die es Benutzern ermöglichen, auf Informationen zuzugreifen und diese zu analysieren, die genau ihren Anforderungen entsprechen. Dieser maßgeschneiderte Ansatz ist von zentraler Bedeutung für agile BI-Praktiken. Benutzer können schnell die benötigten Erkenntnisse gewinnen, ohne sich durch irrelevante Daten wühlen zu müssen. Dieser benutzerzentrierte Ansatz, der durch Information Marts erleichtert wird, unterstützt agile Methoden wie iterative Entwicklung und kontinuierliche Bereitstellung und fördert eine reaktionsfähige BI-Umgebung.
• Genauigkeit durch Data Governance: Information Marts ermöglichen Dateneigentümern und -verwaltern die Kontrolle und Aufrechterhaltung der Datenqualität in ihren Bereichen. Governance-Praktiken, einschließlich Datenqualitätsregeln und Sicherheitsrichtlinien, werden auf Mart-Ebene durchgesetzt. Die Genauigkeit von BI wird durch Governance-Mechanismen des Information Marts gewährleistet. Die Datenqualität wird gewahrt und Compliance-Richtlinien stellen sicher, dass den Entscheidungsträgern genaue und zuverlässige Informationen bereitgestellt werden, wodurch das Vertrauen in die BI-Ergebnisse gestärkt wird.

Die Rolle von Information Marts in BI

Stellen Sie sich eine hypothetische Gesundheitsorganisation, CareOrg, vor, die einer großen Patientengemeinschaft Pflege bietet. Mit über 20 Krankenhäusern, 260 Arztpraxen, 4500 Vertragsärzten und einem Team von 25,000 Mitarbeitern geht es CareOrg darum, die Gesundheit und das Glück der von ihm betreuten Gemeinden zu fördern.

CareOrg speichert klinische Daten in einem Datentresor und sammelt Daten aus verschiedenen Quellen wie elektronischen Gesundheitsakten, Laboren, Apotheken, Radiologie, Abrechnungssystemen, öffentlichen Gesundheitsbehörden und Kontaktverfolgungs-Apps. Im Inneren finden Sie Patienteninformationen, Krankengeschichten, Laborergebnisse, Behandlungen und mehr. Die Daten in diesem Tresor sind jedoch Rohdaten und nicht für Berichte und Analysen optimiert.

Der Datentresor und die Informationsmärkte arbeiten zusammen, um es der Organisation zu ermöglichen, die Ausbreitung von Infektionskrankheiten wie Dengue-Fieber, COVID-19, Grippe, Tuberkulose, Masern usw. zu überwachen und zu verwalten.

Der Datentresor integriert Daten aus verschiedenen Quellen und bewahrt den Verlauf und die Herkunft der Daten. Die Informationsmärkte bieten eine maßgeschneiderte Ansicht der Daten für jede Krankheit und konzentrieren sich dabei auf Schlüsselkennzahlen wie Infektionsraten, Sterblichkeitsraten, Impfraten, Risikofaktoren und Ergebnisse.

Dies ist wichtig, da es der Organisation hilft, die Trends und Muster von Infektionskrankheiten zu verfolgen, Hochrisikopopulationen und -regionen zu identifizieren, die Wirksamkeit von Interventionen und Richtlinien zu bewerten und die Qualität der Pflege und Prävention zu verbessern.

Der Datentresor vereint beispielsweise Informationen aus verschiedenen Quellen wie elektronischen Gesundheitsakten, Ansprüchen, Umfragen, sozialen Medien und tragbaren Geräten zur Bewältigung eines Ausbruchs. Andererseits helfen Informationsmärkte dabei, spezielle Analyseberichte für jede Krankheit zu erstellen, die die aktuelle Situation und Prognosen der Ausbrüche zeigen.

Das dynamische Duo aus Datentresor und Information Marts hilft der Organisation, das Bevölkerungsgesundheitsmanagement für verschiedene Infektions- und chronische Krankheiten zu verbessern.

Dies hilft der Organisation, Ausbrüche schneller zu erkennen, chronische Krankheiten zu bewältigen und gezielte Pläne für jede Gruppe zu erstellen. Stellen Sie sich das so vor, als hätten Sie personalisierte Gesundheitspläne für verschiedene Gruppen, die alle auf den Daten basieren.

Andere reale Anwendungsfälle

Information Marts werden von vielen Organisationen in verschiedenen Branchen und Bereichen erfolgreich für BI-Zwecke eingesetzt:

• Marketinganalysen: Ein Einzelhandelsunternehmen nutzt einen Information Mart, um seine Marketingkampagnen über verschiedene Kanäle wie E-Mail, Web, soziale Medien oder Mobilgeräte zu analysieren. Der Information Mart enthält Metriken wie Impressionen, Klicks, Conversions, Umsatz, Kosten, ROI usw. sowie Dimensionen wie Kampagne, Kanal, Produkt, Kundensegment, Standort usw. Das Unternehmen verwendet diesen Information Mart, um die zu messen Effektivität seiner Marketingstrategien, Optimierung seines Marketing-Mix, Segmentierung seiner Kunden, Personalisierung seiner Angebote usw.
• Absatzprognose: Ein produzierendes Unternehmen nutzt einen Information Mart, um seine Umsätze für das nächste Quartal auf der Grundlage historischer Trends und aktueller Chancen zu prognostizieren. Der Information Mart enthält Kennzahlen wie Verkaufsvolumen, Verkaufswert, Umsatzwachstum, Marge usw. sowie Dimensionen wie Produktlinie, Produktkategorie, Produkttyp, Kundenbranche, Kundenregion usw. Das Unternehmen nutzt diesen Information Mart verschiedene Modelle oder Szenarien anzuwenden, um die Vertriebsleistung vorherzusagen, potenzielle Risiken oder Chancen zu identifizieren, Ressourcen entsprechend zuzuweisen usw.
• Risikoanalyse: Ein Finanzinstitut nutzt einen Information Mart, um eine Risikoanalyse seines Kreditportfolios in verschiedenen Ländern und Sektoren durchzuführen. Der Information Mart enthält Metriken wie Exposure-Höhe, Ausfallwahrscheinlichkeit, Verlustquote bei Ausfall, erwarteter Verlust usw. sowie Dimensionen wie Kreditart, Kreditstatus, Kreditrating, Land, Branche usw. Das Institut nutzt diesen Information Mart um verschiedene Berechnungen oder Simulationen durchzuführen, um sein Risikoprofil zu bewerten, seine Kapitaladäquanz zu verwalten, sein Kreditrisiko zu mindern usw.

Ein letztes Wort

Information Marts sind unverzichtbare Vermögenswerte in BI. Sie helfen Unternehmen dabei, das Data Warehouse angesichts steigender Datenmengen und sich weiterentwickelnder Geschäftsregeln als zuverlässiges Repository für Analysen und Berichte zu nutzen. Unterdessen bleiben Unternehmen auf Compliance vorbereitet und verfügen über eine umfangreiche Quelle historischer Daten für genaue Analysen und Prognosen.

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