O que colocar em um Data Mart - dummies

Se um data mart for uma versão em escala menor de um data warehouse, surge esta questão: o que significa "escala menor" em referência ao conteúdo de um data mart? A resposta a esta pergunta geralmente é que os dados serão um subconjunto dos dados corporativos em geral.

Dados limitados por geografia

Um data mart pode conter apenas as informações relevantes para uma determinada área geográfica, como uma região ou território dentro da sua empresa. Esta figura ilustra um exemplo de dados limitados pela geografia.

Embora você tecnicamente possa usar um mart de dados de dados geográficos de maneira relativamente direta, provavelmente não deseja subconjunto de seus dados dessa maneira. Os usuários geralmente querem ver uma comparação de geografia cruzada (por exemplo, "Como estão nossas lojas no Arizona em comparação com nossas lojas da Pensilvânia?") No ambiente de data warehouse. Quando você cria dados separados por várias razões geográficas, esses tipos de comparações tornam-se muito mais difíceis de fazer.

Dados limitados pela organização

Ao decidir o que deseja colocar no seu data mart, você pode basear decisões sobre as informações de uma organização específica quando é o único (ou, pelo menos, o primário) usuário do data mart. Conforme mostrado nesta figura, um banco pode criar um mercado de dados para a análise de contas-cheque do consumidor e outro banco de dados para contas de cheques comerciais.

Esta abordagem funciona bem quando a maioria esmagadora de inquéritos e relatórios são orientados para a organização. Por exemplo, o grupo de verificação comercial não tem necessidade de analisar as contas de cheques do consumidor e vice-versa.

Vale a pena investir nas necessidades do negócio durante a fase de escopo de um projeto de data warehousing ou data mart. Os Outsiders, por exemplo, podem pensar: "Tudo bem, coloque todas as informações da conta corrente, tanto do consumidor quanto do comercial, no mesmo ambiente para que os Analistas de Marketing ou Gerenciamento de Riscos possam executar relatórios comparando os saldos médios e outras informações para todo o portfólio de cheques-contas no banco. "

Após análise adicional, você pode notar que o banco não faz esse tipo de comparação, então por que não manter as duas áreas separadas e evitar a complexidade desnecessária?

Dados limitados por função

Usando uma abordagem que cruza os limites organizacionais, você pode estabelecer os conteúdos de um banco de dados com base em uma função específica (ou conjunto de funções relacionadas) dentro da empresa. Uma empresa química multinacional, por exemplo, pode criar um mercado de dados exclusivamente para as funções de vendas e marketing em todas as organizações e em todas as linhas de produtos, conforme mostrado nesta figura.

Dados vinculados ao mercado

Uma empresa pode ocasionalmente estar tão focada em um mercado específico e os concorrentes associados que faz sentido criar um mercado de dados orientado com esse foco particular. Conforme mostrado nesta figura, este tipo de ambiente pode incluir vendas competitivas, todas as informações públicas disponíveis sobre o mercado e os concorrentes (especialmente se você pode encontrar essa informação na Internet) e, por exemplo, relatórios dos analistas do setor.

Para fornecer verdadeiramente a inteligência de negócios que uma empresa precisa em uma situação baseada em concorrentes, construa o data mart para incluir informações multimídia, além dos tipos de dados tradicionais normalmente encontrados em um data warehouse.

Respostas a questões comerciais específicas

As respostas a um número selecionado (muitas vezes um punhado) de perguntas de negócios ocasionalmente conduzem as operações de uma organização. Com base nas respostas, uma empresa pode acelerar ou abrandar as linhas de produção, iniciar turnos extras para aumentar a produção ou iniciar demissões ou decidir se deve adquirir outras empresas.

As questões empresariais que têm esse grau de importância de peso tradicionalmente causam pesadelos para os funcionários internos fretados por escavar dados e relatórios, consolidar e verificar a informação e reportar os resultados ao gerenciamento executivo.

Parece um trabalho para um data warehouse, você diz? Infelizmente, os analistas de negócios usaram planilhas, como o Microsoft Excel. Esses tipos de "spread marts" muitas vezes não possuem a repetibilidade e a qualidade dos dados necessários para aproveitar os dados por mais de um momento.

Antes de construir um data warehouse de escala completa que pode responder a essas (e muitas outras) questões de negócios, você provavelmente quer considerar se um mercado de dados de pequena escala projetado especificamente para responder a esses "impactantes e de alto valor" Como estamos a fazer? "Tipo de perguntas pode fazer o trabalho.

Mais tarde, esse tipo de ambiente pode se transformar em um data warehouse de maior escala. No entanto, muitas vezes faz mais sentido concentrar seus esforços no suporte a um mercado de dados que conhece o valor comercial, em vez de complementá-lo com volumes de dados adicionais que podem fornecer valor comercial (mas também podem diminuir o tempo de resposta ou complicar significativamente o fim arquitetura de ponta final).

Novamente, o trabalho que você faz nas fases iniciais do seu projeto faz uma grande diferença na direção que você toma e seu nível de sucesso.

Qualquer coisa!

Qualquer conjunto de critérios que você pode inventar pode determinar o conteúdo de um banco de dados. Alguns fazem sentido; outros não. Alguns levam você a um ponto morto arquitetônico porque você ganha apenas um valor limitado e tem que começar tudo para expandir seus recursos.