Data-Mart
Ein Data-Mart ist ein Teildatenbestand eines Datenlagers (englisch data warehouse), der für einen speziellen Zweck als Kopie gehalten wird. Gründe für das Arbeiten mit einem Data-Mart anstelle des direkten Zugriffs auf das Datenlager über Sichten („Views“) sind: die Notwendigkeit spezieller Datenstrukturen (die in dieser Form nicht im Datenlager vorhanden sind) für bestimmte Analysen, z. B. für die mehrdimensionale Analyse (abgekürzt OLAP von englisch online analytical processing), bessere Leistung (Performance): Vorhalten bereits vorberechneter Ergebnisse; Verlagerung benötigter Rechen- oder Übertragungskapazität, Eigenständigkeit der Anwender (z. B. Mobilität, Unabhängigkeit von anderen Organisationsbereichen), Sicherheit (Zugriffsschutz durch Abgrenzung gegenüber anderen Nutzern oder Öffnung für weitere Nutzer). Data-Marts können auf den Bedarf des Anwendungsgebiets (fachlich), des Zielsystems (technisch) und der Anwender (organisatorisch) zugeschnitten werden. Durch die Data-Marts wird der Datenbestand des zentralen Datenlagers verteilt. So entstandene Data-Marts werden als abhängige Data-Marts bezeichnet. Davon abzugrenzen ist der unabhängige Data-Mart, der eine Sicht auf ein oder mehrere Quellsysteme ermöglicht. Dieser Architekturansatz gilt als veraltet, da er dem Integrationsgedanken des Data-Warehousing zuwiderläuft. Er hat nur dort seine Berechtigung, wo es kein zentrales Datenlager gibt. Das Datenmodell eines Data-Marts entspricht häufig einer multidimensionalen oder OLAP-Struktur. Die technische Realisierung dieses Datenmodells kann als multidimensionale Datenbank oder als relationale Datenbank – heute häufig als In-Memory-Datenbank – erfolgen.
Ein Data-Mart ist ein Teildatenbestand eines Datenlagers (englisch data warehouse), der für einen speziellen Zweck als Kopie gehalten wird.
Gründe für das Arbeiten mit einem Data-Mart anstelle des direkten Zugriffs auf das Datenlager über Sichten („Views“) sind:
- die Notwendigkeit spezieller Datenstrukturen (die in dieser Form nicht im Datenlager vorhanden sind) für bestimmte Analysen, z. B. für die mehrdimensionale Analyse (abgekürzt OLAP von englisch online analytical processing),
- bessere Leistung (Performance): Vorhalten bereits vorberechneter Ergebnisse; Verlagerung benötigter Rechen- oder Übertragungskapazität,
- Eigenständigkeit der Anwender (z. B. Mobilität, Unabhängigkeit von anderen Organisationsbereichen),
- Sicherheit (Zugriffsschutz durch Abgrenzung gegenüber anderen Nutzern oder Öffnung für weitere Nutzer).
Data-Marts können auf den Bedarf des Anwendungsgebiets (fachlich), des Zielsystems (technisch) und der Anwender (organisatorisch) zugeschnitten werden.
Durch die Data-Marts wird der Datenbestand des zentralen Datenlagers verteilt. So entstandene Data-Marts werden als abhängige Data-Marts bezeichnet. Davon abzugrenzen ist der unabhängige Data-Mart, der eine Sicht auf ein oder mehrere Quellsysteme ermöglicht. Dieser Architekturansatz gilt als veraltet, da er dem Integrationsgedanken des Data-Warehousing zuwiderläuft. Er hat nur dort seine Berechtigung, wo es kein zentrales Datenlager gibt.
Das Datenmodell eines Data-Marts entspricht häufig einer multidimensionalen oder OLAP-Struktur. Die technische Realisierung dieses Datenmodells kann als multidimensionale Datenbank oder als relationale Datenbank – heute häufig als In-Memory-Datenbank – erfolgen.
Siehe auch
[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]Literatur
[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]- A. Bauer, H. Günzel: Data-Warehouse-Systeme – Architektur, Entwicklung, Anwendung. dpunkt, 2013, ISBN 978-3-89864-785-4.
- W. Lehner: Datenbanktechnologie für Data-Warehouse-Systeme, Konzepte und Methoden. dpunkt, 2002, ISBN 3-89864-177-5.