L’universo dei big data richiede strumenti specifici come i data mart per un’analisi efficace. Sfruttare le potenzialità dei big data è fondamentale per le imprese, poiché consente di pianificare strategie mirate all’ottimizzazione dei risultati.
Per questo scopo, è necessario uno strumento versatile e agile che trasformi le informazioni in intelligence utile per le attività di analytics. Sebbene i data warehouse siano una buona soluzione per gestire grandi quantità di dati, richiedono un processo di analisi con maggiore accessibilità.
Le informazioni devono essere immediatamente disponibili; tuttavia, gli utenti spesso devono eseguire query complesse. Per risolvere questo problema, le aziende moderne optano per i datamart. Ma cosa sono, qual è la loro struttura e quali tipologie esistono? Scopriamo i vantaggi di questo sofisticato strumento per lo storage dei dati.
Indice dei contenuti
Cos’è un data mart?
Data mart e data warehouse, pur essendo strumenti per la gestione e l’archiviazione dei dati, presentano strutture e caratteristiche diverse. Il primo rappresenta una semplificazione del secondo, contenendo dati relativi a un unico argomento o linea di business.
Utilizzando un datamart, il team aziendale può accedere rapidamente ai dati, ottenendo insight senza la necessità di ricerche complesse o aggregazioni manuali, tipiche del data warehouse.
Un data mart è strutturato per argomenti e spesso coincide con una sezione del data warehouse aziendale. I dati al suo interno sono allineati rispetto a specifiche unità aziendali, come vendite, marketing o finanza.
Questo strumento mette a disposizione dell’utente tutte le informazioni necessarie in modo semplice e rapido, fornendo dati pertinenti a una specifica area aziendale in pochi giorni, anziché mesi. La sua capacità di contenere solo dati rilevanti lo rende una soluzione efficiente ed economicamente conveniente per l’acquisizione di informazioni facilmente fruibili.
Perchè è differente dal data warehouse
Quali sono le differenze? Entrambe i repository presentano una struttura ben organizzata, ospitante dati che vengono archiviati e gestiti sino a quando l’utente non ne ha bisogno. La principale differenza sta nella finalità dello strumento: mentre i data warehouse raccolgono, in maniera centralizzata, i dati gestiti dall’azienda, un data mart risponde alle necessità operative di un’unica divisione aziendale.
È fondamentale avere il controllo degli accessi di un data warehouse, poiché questo repository contiene i dati dell’intera azienda. Per gli utenti di un’impresa, inoltre, interrogare i dati presenti all’interno di un data warehouse rappresenta un processo piuttosto complesso. Il controllo degli accessi a un data mart, invece, richiede un’attenzione meno rigorosa, trattandosi di informazioni compartimentate e limitate a un’unica area di business.
La funzione del datamart è quella di isolare o suddividere i dati in un piccolo insieme, affinché queste informazioni possano essere più accessibili per gli utenti medi. Un data mart può essere creato sulla base di un data warehouse già esistente (approccio dall’alto al basso) oppure a partire da sistemi operativi interni, dati esterni o altre sorgenti.
Un data mart è un database relazionale contenente dati transazionali, suddivisi in righe e colonne, in modo che siano organizzati e facilmente accessibili. Più data mart possono essere unificati con il fine di creare un data warehouse (approccio dal basso verso l’alto).
Vediamo, quindi, quali sono le principali differenze nella tabella seguente.
| Caratteristica | Data mart | Data warehouse |
| Argomento | Argomento unico. | Più di un argomento. |
| Dimensioni | < 100 GB. | 100 GB o più. |
| Sorgenti di dati | Poche sorgenti. | Molteplici sorgenti. |
| Portata | Unità aziendale. | Azienda nella sua globalità. |
| Tempo di creazione | Minuti, settimane o mesi. | Diversi mesi o anche anni. |
| Integrazione dei dati | Un’unica area di interesse. | Tutti i dati aziendali. |
Tipologie di data mart
Esistono tre tipologie di data mart, classificate in base alla loro dipendenza dalle sorgenti di dati utilizzate per la creazione del sistema, a seconda della relazione con il data warehouse. Vediamole le tre tipologie nel dettaglio.
Dipendenti
Questi data mart vengono strutturati a partire da un data warehouse esistente. Per crearli, si applica un approccio dall’alto verso il basso: tutti i dati vengono inizialmente archiviati in un repository centrale. Successivamente, viene estratto un set specifico di dati per le attività di analytics.
Un set specifico di dati viene aggregato e organizzato in cluster, basandosi su un data warehouse ristrutturato. Questo modello viene caricato nel data mart dipendente, offrendo maggiore agilità nell’esecuzione delle query. Questo tipo di data mart consiste:
- in una vista logica. Ovvero una vista o tabella virtuale separata logicamente (e non fisicamente) dal data warehouse;
- un sottoinsieme fisico del data warehouse. I dati vengono estratti con l’obiettivo di costruire un database separato fisicamente dal data warehouse.
Il livello minimo di dati presenti all’interno del set di destinazione, chiamati anche dati granulari, rappresenta l’unico punto di riferimento per i data mart dipendenti creati a partire da un data warehouse.
Indipendenti
Trattasi di data mart dal sistema autonomo, creato per conservare e gestire dati riguardanti un singolo argomento o una funzione aziendale. Il dato viene estratto da sorgenti esterne, interne o da sorgenti miste. Viene quindi elaborato e immesso nel repository, nel quale rimane fin quando non deve essere utilizzato per le attività di analytics.
Un data mart indipendente è utile per l’azienda che necessita di raggiungere obiettivi a breve termine. Pur non essendo complessi da progettare e creare, possono comportare costi importanti di gestione, poiché ogni data mart indipendente ha una logica e uno strumento ETL proprio. Tali risorse diventano sempre più complesse man mano che le necessità aziendali si evolvono.
Ibridi
In questo caso, il data mart combina i dati provenienti da sistemi sorgente e da un data warehouse. I data mart ibridi garantiscono velocità e orientamento all’utente, progettati secondo l’approccio dall’alto verso il basso. Offrono vantaggi, inoltre, nell’ambito dell’integrazione secondo l’approccio dal basso verso l’alto.
Struttura del data mart
I moderni data mart possono essere strutturati utilizzando diverse tipologie di schema:
- a fiocco di neve;
- vult;
- a stella;
- blueprint o altri sistemi.
Generalmente, i dipartimenti IT prediligono lo schema a stella, organizzato secondo uno o più set di metriche verticalizzate su un processo di business o un particolare evento. Questi set di metriche sono legati a tabelle delle dimensioni e attributi primari interni a un database relazionale.
Lo schema a stella rappresenta la scelta più versatile e dalla scalabilità superiore, in quanto necessita di un inferiore numero di “join” durante la compilazione delle query, non essendoci dipendenze tra le dimensioni. Questo schema permette di semplificare il processo di interrogazione ETL: ciò consente agli analisti di accedere ai dati e consultare gli stessi in modo più semplice.
Lo schema a fiocco di neve, invece, presenta dimensioni non definite in modo chiaro. Le dimensioni vengono normalizzate affinché sia possibile ridurre le ridondanze e garantire massima integrità ai dati. Il processo di archiviazione delle tabelle delle dimensioni necessita di uno spazio minore, a fronte di una maggiore complessità generale della struttura e della gestione della stessa.
Vantaggi di un data mart
Per l’elaborazione di una business intelligence dall’alta scalabilità e per la gestione dei big data, le aziende scelgono spesso di utilizzare questo strumento visti i suoi innegabili vantaggi:
- Accesso più efficiente a set di dati specifici per l’acquisizione della business intelligence.
- Ottimizzazione delle prestazioni del data warehouse. I data mart, siano essi dipendenti o ibridi, migliorano l’efficienza del data warehouse eseguendo attività di elaborazione in modo scalabile, riducendo i costi di elaborazione per l’analisi.
- Alternativa valida e gratuita al data warehouse. Un data mart indipendente può essere progettato e reso operativo in circa una settimana.
- Versatilità nelle attività di analisi, permettendo di monitorare facilmente i KPI.
- Manutenzione dei dati condivisa dai vari reparti aziendali, che possono gestire i propri dati in base alle esigenze.
- Semplicità di configurazione grazie a un design semplificato che richiede competenze meno specialistiche.
- Easy entry, rappresentando una soluzione di base utile per la progettazione di un futuro data warehouse aziendale.
