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Che cos'è un data mart?

Definizione di data mart

Un data mart è una forma semplice di data warehouse che interessa un singolo argomento o linea di business. Con un data mart, i team possono accedere ai dati e ottenere insight più rapidamente, in quanto non devono dedicare tempo alla ricerca all'interno di un data warehouse più complesso o aggregare in modo manuale i dati da diverse fonti.

A cosa serve un data mart?

Un data mart fornisce un accesso più semplice ai dati richiesti da un team o da una linea di business specifica all'interno della propria organizzazione. Ad esempio, se il team di marketing cerca dei dati per migliorare le performance delle campagne durante le festività, l'analisi e la combinazione di tali dati presenti su più sistemi, potrebbero risultare dispendiosi in termini di tempo, accuratezza e, in ultima analisi, in termini di costi.

I team che hanno la responsabilità di individuare i dati da varie fonti, il più delle volte, si affidano ai fogli di calcolo per condividere questi dati e collaborare. Questo si traduce generalmente in errori umani, confusione, complesse riconciliazioni e molteplici fonti di dati, ossia in un "incubo". I data mart sono utilizzati come un luogo centralizzato in cui i dati necessari vengono raccolti e organizzati prima della creazione di report, dashboard e visualizzazioni.

La differenza tra data mart, data lake e data warehouse

I data mart, i data lake e i data warehouse soddisfano diversi scopi ed esigenze.

Un data warehouse è un sistema di gestione dei dati progettato per supportare la business intelligence e gli analytics di un'intera organizzazione. I data warehouse spesso contengono grandi quantità di dati, inclusi i dati cronologici. I dati all'interno di un data warehouse derivano generalmente da un'ampia gamma di fonti, come i file di registro delle applicazioni e le applicazioni transazionali. Un data warehouse memorizza i dati strutturati, il cui scopo è in genere ben definito.

Un data lake consente alle organizzazioni di memorizzare grandi quantità di dati strutturati e non strutturati (ad esempio quelli provenienti dai social media o dai dati clickstream) e di renderli immediatamente disponibili per casi d'uso di analytics, Data Science e Machine Learning in tempo reale. Con un data lake, i dati sono inseriti nella loro forma originale, senza alterazioni.

La differenza fondamentale tra un data lake e un data warehouse è che i data lake contengono enormi quantità di dati raw, senza una struttura predefinita. Le organizzazioni non devono sapere a priori come verranno utilizzati i dati.

Un data mart è una forma semplice di un data warehouse che interessa un singolo argomento o linea di business, ad esempio vendite, Finance o marketing. Data la loro specificità, i data mart attingono i dati da meno fonti rispetto ai data warehouse. Le fonti dei data mart possono includere sistemi operativi interni, un data warehouse centrale e dati esterni.

I vantaggi di un data mart

Un data mart dedicato a un team o a una linea di business specifica, offre diversi vantaggi:

  • Un'unica fonte di dati. La natura centralizzata di un data mart aiuta a garantire che qualsiasi persona in un reparto o in un'organizzazione, prenda decisioni basate sugli stessi dati. Si tratta di un vantaggio importante, in quanto i dati e le previsioni basate su tali dati, possono essere attendibili e gli stakeholder possono concentrarsi sul processo decisionale e sull'agire, invece di discutere dei dati stessi.
  • Accesso più rapido ai dati. Team e utenti di business specifici possono accedere rapidamente al sottoinsieme di dati di cui hanno bisogno dal data warehouse aziendale e integrarli ai dati di altre fonti. Una volta stabilite le connessioni alle fonti dati desiderate, si possono ottenere dati dinamici da un data mart ogni volta che è necessario, senza dover ricorrere all'IT per ottenere estrazioni periodiche. I team di business e quelli IT riescono quindi a incrementare la produttività
  • Insight più rapidi per accelerare il processo decisionale. Un data warehouse consente processi decisionali a livello aziendale, mentre un data mart consente l'analisi dei dati a livello di reparto. Gli analisti possono concentrarsi su sfide e opportunità specifiche in aree quali Finance e HR e trasformare più rapidamente i dati in insight, grazie a i quali si possono prendere decisioni migliori e più rapide
  • Implementazione più semplice e rapida. L'impostazione di un data warehouse aziendale in grado di soddisfare le esigenze dell'intera organizzazione, può richiedere tempo e sforzi notevoli. Un data mart, al contrario, è focalizzato su come soddisfare le esigenze di specifici team di business, i quali richiedono l'accesso a un minor numero di set di dati. Un data mart è quindi molto più semplice e veloce da implementare
  • Gestione dei dati più agile e scalabile. I data mart offrono un sistema di gestione dei dati agile che soddisfa diverse esigenze di business, inclusa la possibilità di utilizzare le informazioni raccolte in progetti precedenti per supportare le attività attuali. I team possono aggiornare e modificare il data mart in base a un nuovo progetto di analytics in continua evoluzione
  • Analisi transitoria. Alcuni progetti di analisi dei dati sono di breve durata, come per esempio fare un'analisi specifica delle vendite online per una promozione che durerà due settimane, prima di una riunione con il team. I team possono configurare rapidamente un data mart per realizzare un progetto di questo tipo

Migrare i data mart al cloud

I team di business stanno cercando di diventare più agili e basarsi maggiormente sui dati per guidare la strategia e migliorare il processo decisionale giorno per giorno, ma in genere hanno difficoltà a trasformare moli di dati in insight. I CFO spendono in media 2,24 ore al giorno ad analizzare fogli di calcolo. Sebbene i team di business si rivolgano abitualmente all'IT per ricevere assistenza, per i team IT può essere difficile stare al passo con le richieste degli utenti business relative a un accesso maggiore a fonti di dati eterogenee, a volumi di dati più grandi e a tempi di query più rapidi.

L'impostazione dei data mart può inoltre rappresentare una preoccupazione per i team IT già carichi di lavoro, in quanto devono regolarmente gestire questi data mart e garantire la sicurezza dei dati. La migrazione dei data mart al cloud aiuta ad alleviare le preoccupazioni sia dei team di business sia di quelli IT, trasferendo le attività di amministrazione e sicurezza al fornitore di servizi cloud, il quale riduce la necessità di un intervento manuale e i costi operativi.

Come Oracle Autonomous Database supporta i data mart nel cloud

Oracle offre una soluzione completa e self-service che consente ai team di business di ricavare insight affidabili e basati sui dati, affinché possano prendere decisioni in modo più rapido.

I team di business possono combinare rapidamente tutti i dati necessari da diverse fonti e in diversi formati (inclusi i dati spaziali e quelli a grafo) in un database convergente e collaborare così con maggiore sicurezza su un'unica fonte di dati fornita dai data mart. Gli analisti possono utilizzare agevolmente gli strumenti di dati self-service e il Machine Learning integrato, senza la necessità di scrivere codice e in questo modo accelerare il caricamento, la trasformazione e la preparazione dei dati, trovare in modo automatico modelli e trend, fare previsioni e ricavare insight basati sui dati con una derivazione trasparente.

La soluzione di Oracle permette all'IT di ridurre i rischi in modo sicuro e controllato. I team IT possono inoltre fare affidamento su un approccio semplice, affidabile e ripetibile per tutte le richieste di analisi dei dati da parte dei reparti di business e in questo modo migliorare notevolmente la produttività.

Oracle Autonomous Database per analytics e data warehousing automatizza in modo intelligente il provisioning, la configurazione, la protezione, il tuning, la scalabilità, l'applicazione di patch, il backup e il ripristino. Questa funzionalità elimina quasi tutte le attività manuali e complesse che possono introdurre errori umani. Gli strumenti di dati integrati consentono il caricamento e la trasformazione dei dati, il Business Modeling e insight automatici per data mart in modo semplice e self-service. Invece di preoccuparsi dell'amministrazione ordinaria dei database, i DBA possono dedicarsi alla creazione di nuove applicazioni e aiutare i reparti di business a raggiungere i loro obiettivi. Gli utenti business delle aree Finance, HR e marketing possono fare affidamento su un accesso sicuro ai dati e su performance delle query sempre elevate, senza limiti di utenti simultanei, anche nei periodi di maggiore attività. Autonomous Database si ridimensiona automaticamente in base alle esigenze del carico di lavoro, senza tempi di inattività.