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Un Data Mart ou DataMart, qui se traduit par magasin de données ou comptoir de données, est un référentiel de données qui est généralement utilisé par un service ou une unité commerciale. Il contient généralement un sous-ensemble des données issues de l’entrepôt de données, à l’échelle de l’entreprise et est conçu pour répondre aux besoins de ses utilisateurs spécifiques. Tout Data Mart permet aux entreprises de maintenir des environnements plus petits et plus faciles à gérer tout en tirant parti des sources de données et des outils à l’échelle de l’entreprise.
Pour citer un exemple, toutes les données sur le service des ventes seront stockées dans le magasin de données de vente. Le magasin de données de vente sera un sous-ensemble de l’entrepôt de données de l’entreprise. Chaque département peut avoir son propre data mart.
Avec un data mart, chaque service peuvent accéder aux données plus rapidement et les utiliser à des fins d’analyse. Le data mart est isolé des autres départements, de sorte que la sécurité et l’accès soient plus faciles à gérer.
Mener des recherches exploratoires semble délicat, mais un guide efficace peut aider.
Les Data Marts sont souvent créés afin de fournir des informations sur des sujets ou des industries spécifiques. Pour les entreprises ou organisations, il est avantageux de créer des data marts. Ce sont des versions simplifiées des bases de données qui permettent à l’entreprise d’effectuer une analyse plus rapide sur des sous-ensembles spécifiques d’informations.
Un Data Mart n’inclut que des données pertinentes pour un service spécifique, il est rentable et fournit des informations plus rapides, en analysant les données plus efficacement. Aujourd’hui, la plupart des entreprises construisent plusieurs data marts pour rester au top de leurs systèmes et processus en constante évolution.
L’objectif principal d’un Data Mart est de fournir un accès facile aux données pertinentes sans enliser les requêtes de base de données, la navigation sur le site Web ni même les performances, en raison d’une contrainte inutile du serveur. Il fournit également aux utilisateurs des résultats analytiques rapides.
Un data mart et un entrepôt de données sont deux outils différents permettant de collecter, stocker et manipuler de grands volumes d’informations. Mais en termes de taille et d’échelle, ils sont comme différentes races d’animaux de compagnie : un hamster est à un éléphant ce qu’un data mart est à un entrepôt de données.
L’entrepôt de données est la principale source d’intelligence d’affaires d’une entreprise ou d’une organisation. Cet « entrepôt » représente l’ensemble des données de l’entreprise, en un seul endroit. Les data marts sont construits en fonction d’un département spécifique, tandis que les entrepôts de données sont construits comme stockage centralisé des données. Les entrepôts de données contiennent de grandes quantités de données, y compris les données historiques d’une entreprise, tandis que le data mart se concentre sur une seule unité de l’entreprise telle que la finance, le marketing ou les ressources humaines, etc.
Ainsi, bien qu’il puisse sembler que les data marts aient rendu les entrepôts traditionnels obsolètes, ce n’est pas tout à fait vrai. Les entreprises peuvent les utiliser conjointement afin de créer des ensembles de données plus complets.
Dans une organisation, le data mart peut offrir des avantages significatifs à l’analyse de données. En raison de leurs relations distinctes avec les communautés d’utilisateurs, de nombreuses entreprises constatent qu’elles ont besoin de plusieurs types de data marts pour prendre en charge des applications analytiques spécifiques. Les avantages des data marts incluent donc…
Il existe trois types de data marts. Il s’agit notamment des Data Mart dépendants, des Data Mart indépendants et des Data Mart hybrides.
Un data mart dépendant permet de s’approvisionner en données à partir d’un seul entrepôt de données. Les données sont stockées dans un entrepôt et extraites lorsque les données sont nécessaires à une analyse. Les data marts dépendants dépendent donc des entrepôts de données pour extraire une certaine partie des données en cas de besoin.
Un data mart indépendant est créé sans l’utilisation d’un entrepôt de données. Il s’agit d’un système autonome qui ne dépend pas de l’entrepôt de données de l’entreprise.
Dans un data mart indépendant, les données sont exigées d’une source interne ou externe, puis traitées et stockées dans un data mart pour d’autres utilisations.
Un Data Mart hybride est une collection de données provenant de l’entrepôt d’une organisation ou d’une entreprise, ainsi que d’autres sources de données opérationnelles. Il s’agit d’une combinaison des formes dépendantes et indépendantes de data marts. Cela est idéal pour les entreprises ayant beaucoup de bases de données qui ont besoin de faire des accès et interventions rapidement.
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Un data mart et un entrepôt de données peuvent être structurés en flocon de neige, en étoile, ou en schéma de coffre-fort.
Parmi les schémas de data mart, le schéma en étoile est le plus basique et le plus simple. Il se compose de tables de faits qui indexent un nombre illimité de tables dimensionnelles. Parce que sa forme ressemble à une étoile, nous l’appelons un schéma en étoile.
La structure au schéma en flocon de neige n’existe pas sans un schéma en étoile. Dans un flocon de neige, des tableaux dimensionnels sont ajoutés. Il a plusieurs tables de dimensions sous forme normalisée. Il est plus structuré et détaillé que le schéma en étoile.
Les solutions de data mart basées sur le cloud deviennent de plus en plus courantes, grâce à leur flexibilité et à leur capacité à prendre en charge une gamme toujours croissante de modèles commerciaux. Avec les data marts basés sur le cloud, l’accès aux données et leur analyse deviennent beaucoup plus efficaces. Il est dans le meilleur intérêt de rester à jour sur la façon dont les data marts basés sur le cloud peuvent garantir l’autonomie des entreprises.
Les avantages des data marts basés sur le cloud incluent…
Dans l’ensemble, avoir accès à un stockage évolutif est bénéfique pour toute entreprise qui cherche à optimiser ses processus de flux de travail ou bien à étendre ses services.
Pour résumer, le data mart est un outil inestimable lorsqu’il s’agit d’optimiser la performance de l’entreprise. Une fois cette pratique établie, les entreprises seront en mesure de prendre des décisions rapides et précises, sans attendre des informations importantes qui pourraient avoir un impact sur les résultats de l’entreprise.
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