Data Mart là một tập hợp con của kho thông tin tổng, thường hướng đến một mục đích cụ thể hoặc chủ đề dữ liệu chính có thể được phân phối để cung cấp nhu cầu kinh doanh. Data Marts là kho lưu trữ hồ sơ phân tích được thiết kế để tập trung vào các chức năng kinh doanh cụ thể cho một cộng đồng cụ thể trong một tổ chức. Các Data Warehouse có nguồn gốc từ các tập hợp con dữ liệu trong Data Warehouse, mặc dù trong phương pháp thiết kế Data Warehouse từ dưới lên, Data Warehouse được tạo từ sự kết hợp của các Data Warehouse tổ chức.
Việc sử dụng cơ bản của trung tâm dữ liệu là các ứng dụng Business Intelligence (BI). BI được sử dụng để thu thập, lưu trữ, truy cập và phân tích bản ghi. Nó có thể được sử dụng bởi các doanh nghiệp nhỏ hơn để tận dụng dữ liệu mà họ đã tích lũy được vì nó ít tốn kém hơn so với việc triển khai một Data Warehouse.
Tổng quan về Data Mart
Data Mart là một khái niệm trong lĩnh vực quản lý dữ liệu và phân tích dữ liệu. Nó đề cập đến việc tổ chức và lưu trữ dữ liệu trong một cấu trúc tập trung nhằm hỗ trợ việc phân tích và truy xuất thông tin.
Data Mart thường là một phần của hệ thống Data Warehouse (kho dữ liệu) và tập trung vào một lĩnh vực hoặc một phần của tổ chức. Nó tập trung vào việc cung cấp thông tin phục vụ cho một nhóm người dùng cụ thể, chẳng hạn như các bộ phận hoặc đội ngũ làm việc trong một bộ phận nhất định của tổ chức.
Mục tiêu chính của Data Mart là cung cấp dữ liệu được tối ưu hóa cho việc phân tích và truy xuất thông tin nhanh chóng và hiệu quả. Nó cung cấp một cấu trúc dữ liệu đã được chọn lọc và tinh chỉnh cho phép người dùng thực hiện các truy vấn, phân tích và báo cáo theo nhu cầu của họ một cách dễ dàng.
Data Mart có thể được xây dựng dựa trên các nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm cả dữ liệu tổ chức nội bộ và dữ liệu bên ngoài. Các dữ liệu trong Data Mart có thể được cập nhật định kỳ từ các nguồn dữ liệu gốc và được biến đổi, tổ chức và tối ưu hóa cho mục đích phân tích cụ thể.
Data Mart thường có sự tổ chức logic và cấu trúc dữ liệu phù hợp với nhu cầu của người dùng. Nó cung cấp một giao diện dễ sử dụng và các công cụ phân tích nhằm hỗ trợ người dùng trong việc khám phá dữ liệu, truy xuất thông tin và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Tổng quan về Data Mart cho phép tổ chức tận dụng dữ liệu một cách hiệu quả và nhanh chóng để hỗ trợ quyết định kinh doanh và phân tích dữ liệu. Nó giúp tăng cường khả năng hiểu biết về dữ liệu và cung cấp thông tin quan trọng để đưa ra các quyết định chiến lược trong tổ chức.
Data Mart là gì ?
Data Mart là một phần của hệ thống lưu trữ dữ liệu trong một tổ chức, được thiết kế để chứa dữ liệu liên quan đến một lĩnh vực hoặc phạm vi cụ thể của doanh nghiệp. Data Mart thường là một tập hợp các dữ liệu đã được xử lý và tối ưu hóa để phục vụ cho một nhóm người dùng hoặc một bộ phận cụ thể trong tổ chức.
Dưới đây là một số điểm quan trọng về Data Mart:
- Phạm vi Hạn chế: Data Mart tập trung vào một phạm vi hạn chế của dữ liệu, thường là dựa trên một lĩnh vực cụ thể như quản lý tài chính, bán hàng, hoặc phân tích khách hàng.
- Tập trung cho Người dùng Cụ thể: Data Mart được xây dựng để phục vụ cho một nhóm người dùng hoặc một bộ phận cụ thể trong tổ chức, chẳng hạn như bộ phận tiếp thị hoặc phân tích kinh doanh. Dữ liệu trong Data Mart được tối ưu hóa để đáp ứng nhu cầu cụ thể của họ.
- Dữ liệu đã được Xử lý: Dữ liệu trong Data Mart thường đã được xử lý và làm sạch trước khi được lưu trữ. Quá trình ETL (Extract, Transform, Load) thường được sử dụng để trích xuất dữ liệu từ các nguồn, biến đổi nó theo cách cần thiết, và sau đó nạp nó vào Data Mart.
- Dễ dàng truy cập và Trực quan hóa: Data Mart thường cung cấp các công cụ và giao diện dễ sử dụng để người dùng có thể truy cập dữ liệu, tạo báo cáo, và thực hiện phân tích dữ liệu một cách dễ dàng.
- Hiệu quả và Linh hoạt: Data Mart giúp tăng hiệu suất và linh hoạt trong việc truy cập và sử dụng dữ liệu. Do dữ liệu đã được tối ưu hóa cho nhu cầu cụ thể, việc truy vấn và phân tích trở nên nhanh chóng và hiệu quả.
- Tích hợp với Data Warehouse: Data Mart thường là một phần của hệ thống Data Warehouse lớn hơn. Data Warehouse chứa toàn bộ dữ liệu của tổ chức và có thể chứa nhiều Data Mart khác nhau để phục vụ cho các bộ phận cụ thể.
Data Mart là một cách để tổ chức dữ liệu để đáp ứng nhu cầu cụ thể của các bộ phận trong tổ chức mà không cần truy cập và xử lý toàn bộ Data Warehouse.
Xem thêm Sự khác biệt giữa Data base và Data warehouse
Lợi ích của việc sử dụng Data Mart
Việc sử dụng Data Mart mang lại nhiều lợi ích quan trọng cho tổ chức. Dưới đây là một số lợi ích chính của việc sử dụng Data Mart:
- Tăng tốc độ truy xuất dữ liệu: Data Mart giúp tăng tốc độ truy xuất dữ liệu bằng cách tối ưu hóa cấu trúc dữ liệu và chỉ tập trung vào thông tin cần thiết cho các nhóm người dùng cụ thể. Việc lưu trữ và truy xuất dữ liệu từ Data Mart nhanh chóng, giúp người dùng tiếp cận thông tin một cách hiệu quả và đáp ứng nhanh các yêu cầu phân tích dữ liệu.
- Tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn: Data Mart cho phép tổ chức tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau vào một cấu trúc dữ liệu duy nhất. Điều này giúp cung cấp một cái nhìn tổng quan và liên kết giữa các tập dữ liệu khác nhau, tạo ra một cơ sở thông tin phong phú và đồng nhất.
- Tăng cường khả năng phân tích và báo cáo: Data Mart cung cấp một môi trường phân tích và báo cáo tập trung, giúp người dùng thực hiện các truy vấn phức tạp, phân tích dữ liệu và tạo ra báo cáo. Việc tối ưu hóa cấu trúc dữ liệu trong Data Mart giúp người dùng dễ dàng tìm kiếm, trích xuất và hiểu thông tin quan trọng từ dữ liệu.
- Cải thiện quyết định kinh doanh: Data Mart cung cấp thông tin và phân tích sẵn sàng giúp tổ chức đưa ra quyết định kinh doanh thông minh và căn cứ vào dữ liệu. Việc truy xuất và phân tích dữ liệu trong Data Mart giúp tổ chức hiểu rõ hơn về hoạt động, xu hướng và biểu đồ của nó, từ đó đưa ra các quyết định kinh doanh chính xác và hiệu quả.
- Tăng cường hiệu suất và hiệu quả: Sử dụng Data Mart giúp tăng cường hiệu suất và hiệu quả của tổ chức. Việc truy xuất dữ liệu nhanh chóng và chính xác từ Data Mart giúp giảm thời gian tìm kiếm thông tin và tăng khả năng đáp ứng yêu cầu của khách hàng hoặc bộ phận trong tổ chức.
- Tăng tính nhất quán và độ tin cậy của dữ liệu: Data Mart giúp cung cấp dữ liệu nhất quán và đáng tin cậy cho các nhóm người dùng cụ thể. Việc sử dụng một cấu trúc dữ liệu chuẩn và kiểm soát quy trình ETL (Extract, Transform, Load) giúp đảm bảo tính nhất quán và chính xác của dữ liệu trong Data Mart.
Tóm lại, việc sử dụng Data Mart mang lại lợi ích quan trọng trong việc tối ưu hóa việc truy xuất, phân tích và sử dụng dữ liệu để đáp ứng nhanh chóng các yêu cầu phân tích và đưa ra quyết định kinh doanh.
Các thành phần chính của một Data Mart
Một Data Mart thường được cấu thành từ các thành phần chính sau đây:
- Dữ liệu nguồn (Source Data): Đây là nguồn dữ liệu gốc từ các hệ thống khác nhau trong tổ chức, bao gồm cả hệ thống giao dịch, hệ thống CRM (Quản lý quan hệ khách hàng), hệ thống ERP (Quản lý nguồn lực doanh nghiệp) và nhiều nguồn dữ liệu khác. Dữ liệu nguồn là nguồn thông tin cung cấp dữ liệu ban đầu cho Data Mart.
- Trích xuất, biến đổi và tải (ETL – Extract, Transform, Load): Quá trình ETL là quá trình trích xuất dữ liệu từ các nguồn dữ liệu nguồn, biến đổi dữ liệu theo các quy tắc và tiêu chuẩn chuẩn hóa, rồi tải dữ liệu đã biến đổi vào Data Mart. Quá trình ETL bao gồm các bước trích xuất, làm sạch, biến đổi dữ liệu và xây dựng các quan hệ dữ liệu trong Data Mart.
- Quản lý metadata: Metadata là thông tin mô tả về dữ liệu trong Data Mart, bao gồm mô tả về cấu trúc dữ liệu, quy tắc và tiêu chuẩn, khái niệm và quan hệ giữa các bảng dữ liệu. Quản lý metadata giúp người dùng hiểu cấu trúc và ý nghĩa của dữ liệu trong Data Mart, từ đó dễ dàng truy xuất và sử dụng dữ liệu.
- Cấu trúc dữ liệu (Data Structure): Cấu trúc dữ liệu trong Data Mart xác định cách dữ liệu được tổ chức và lưu trữ. Thông thường, dữ liệu trong Data Mart được tổ chức theo mô hình star schema hoặc snowflake schema, với các bảng chi tiết (dimension tables) và bảng sự kiện (fact tables). Cấu trúc dữ liệu phải được thiết kế sao cho phù hợp với mục đích phân tích và truy xuất dữ liệu của Data Mart.
- Các công cụ phân tích và truy xuất dữ liệu: Data Mart cung cấp các công cụ và giao diện cho người dùng để truy xuất dữ liệu, thực hiện các truy vấn phân tích và tạo báo cáo. Các công cụ này có thể bao gồm các ứng dụng phân tích dữ liệu, công cụ trực quan hóa dữ liệu, công cụ truy vấn và các ứng dụng phân tích dự báo.
- Bảo mật và quản lý quyền truy cập: Data Mart phải có các biện pháp bảo mật và quản lý quyền truy cập để đảm bảo rằng dữ liệu trong Data Mart chỉ được truy cập và sử dụng bởi những người dùng có quyền hợp lệ. Điều này bao gồm việc thiết lập các quyền truy cập, kiểm soát truy cập dữ liệu và giám sát hoạt động trong Data Mart.
Những thành phần này cùng nhau tạo nên một Data Mart hoàn chỉnh, cung cấp dữ liệu tối ưu hóa và công cụ phân tích để hỗ trợ quyết định và phân tích dữ liệu trong tổ chức.
Các loại Data Marts
Chủ yếu có hai cách tiếp cận để thiết kế data mart. Những cách tiếp cận này là
- Dependent Data Marts
- Independent Data Marts
Dependent Data Marts
Dependent Data Marts là một tập hợp con hợp lý của một tập con vật lý của một Data Warehouse cao hơn. Theo kỹ thuật này, các data mart được coi như các tập con của Data Warehouse. Trong kỹ thuật này, trước hết một Data Warehouse được tạo ra để từ đó có thể tạo thêm các Data Warehouse khác nhau. Các Data Warehouse này phụ thuộc vào Data Warehouse và trích xuất bản ghi cần thiết từ đó. Trong kỹ thuật này, khi Data Warehouse tạo ra data mart; do đó, không cần tích hợp data mart. Nó còn được gọi là cách tiếp cận từ trên xuống.
Xem thêm Công cụ Data warehouse
Independent Data Marts
Cách tiếp cận thứ hai là Các Data Warehouse độc lập (IDM) Ở đây, trước tiên các Data Warehouse độc lập được tạo, sau đó một Data Warehouse được thiết kế bằng cách sử dụng các Data Warehouse độc lập này. Theo cách tiếp cận này, vì tất cả các data mart được thiết kế độc lập; do đó, việc tích hợp các data mart là bắt buộc. Nó cũng được gọi là phương pháp tiếp cận từ dưới lên vì các data mart được tích hợp để phát triển một Data Warehouse.
Ngoài hai loại này, còn một loại nữa tồn tại được gọi là “Hybrid Data Marts”.
Hybrid Data Marts
Nó cho phép kết hợp dữ liệu từ ngoài Data Warehouse. Điều này phù hợp cho nhiều trường hợp; đặc biệt là trong trường hợp tích hợp Adhoc, chẳng hạn như thêm mới nhóm một tổ chức.
Các bước triển khai Data Mart
Các bước quan trọng trong việc triển khai data mart là thiết kế lược đồ, xây dựng bộ lưu trữ vật lý, điền vào data mart với dữ liệu từ các hệ thống nguồn, truy cập nó để đưa ra quyết định sáng suốt và quản lý nó theo thời gian. Vì vậy, các bước là:
Designing
Bước thiết kế là bước đầu tiên trong quy trình data mart. Giai đoạn này bao gồm tất cả các chức năng từ việc khởi tạo yêu cầu đối với trung tâm dữ liệu thông qua việc thu thập dữ liệu về các yêu cầu và phát triển thiết kế logic và vật lý của trung tâm dữ liệu.
Nó bao gồm các nhiệm vụ sau:
- Thu thập các yêu cầu kinh doanh và kỹ thuật
- Xác định nguồn dữ liệu
- Chọn tập hợp con dữ liệu thích hợp
- Thiết kế kiến trúc logic và vật lý của data mart.
Constructing
Bước này bao gồm việc tạo cơ sở dữ liệu vật lý và các cấu trúc logic được liên kết với data mart để cung cấp khả năng truy cập nhanh và hiệu quả vào dữ liệu.
Nó bao gồm các nhiệm vụ sau:
- Tạo cơ sở dữ liệu vật lý và các cấu trúc logic, chẳng hạn như không gian bảng được liên kết với Data Warehouse.
- tạo các đối tượng lược đồ như bảng và chỉ mục được mô tả trong bước thiết kế.
- Xác định cách tốt nhất để thiết lập các bảng và cấu trúc truy cập.
Populating
Bước này bao gồm tất cả các tác vụ liên quan đến việc lấy dữ liệu từ nguồn, làm sạch nó, sửa đổi nó theo đúng định dạng và mức độ chi tiết, và chuyển nó vào data mart.
Nó bao gồm các nhiệm vụ sau:
- Ánh xạ các nguồn dữ liệu đến các nguồn dữ liệu mục tiêu
- Trích xuất dữ liệu
- Làm sạch và chuyển đổi thông tin.
- Đang tải dữ liệu vào data mart
- Tạo và lưu trữ siêu dữ liệu
Xem thêm Quy trình phân phối Data Warehouse
Accessing
Bước này liên quan đến việc đưa dữ liệu vào sử dụng: truy vấn dữ liệu, phân tích dữ liệu, tạo báo cáo, biểu đồ và đồ thị và xuất bản chúng.
Nó bao gồm các nhiệm vụ sau:
- Thiết lập và lớp trung gian (Meta Layer) để công cụ front-end sử dụng. Lớp này chuyển các hoạt động cơ sở dữ liệu và tên đối tượng thành các điều kiện kinh doanh để khách hàng cuối có thể tương tác với trung tâm dữ liệu bằng cách sử dụng các từ liên quan đến các chức năng nghiệp vụ.
- Thiết lập và quản lý kiến trúc cơ sở dữ liệu như bảng tóm tắt giúp các truy vấn đồng ý thông qua các công cụ front-end thực thi nhanh chóng và hiệu quả.
Managing
Bước này bao gồm việc quản lý Data Warehouse trong suốt thời gian tồn tại của nó. Trong
bước này, các chức năng quản lý được thực hiện như:
Cung cấp quyền truy cập an toàn vào dữ liệu.
Quản lý sự tăng trưởng của dữ liệu.
Tối ưu hóa hệ thống để có hiệu suất tốt hơn.
Đảm bảo tính khả dụng của sự kiện dữ liệu với các lỗi hệ thống.
Phân biệt giữa Data Mart và Data Warehouse
Data Mart và Data Warehouse là hai khái niệm quan trọng trong lĩnh vực quản lý dữ liệu và phân tích dữ liệu. Dưới đây là sự phân biệt giữa Data Mart và Data Warehouse:
Data Mart:
- Data Mart là một phần của Data Warehouse. Nó tập trung vào một lĩnh vực hoặc một phần của tổ chức, hỗ trợ việc phân tích và truy xuất thông tin cho một nhóm người dùng cụ thể.
- Data Mart chứa dữ liệu đã được tối ưu hóa và tổ chức để phục vụ mục đích phân tích cụ thể. Dữ liệu trong Data Mart thường được chọn lọc và biến đổi từ nguồn dữ liệu gốc để đáp ứng nhu cầu của người dùng.
- Data Mart có cấu trúc dữ liệu nhỏ hơn so với Data Warehouse và thường sử dụng mô hình cấu trúc dữ liệu đơn giản như star schema hoặc snowflake schema.
- Data Mart được xây dựng nhanh chóng và linh hoạt, tập trung vào nhu cầu của từng nhóm người dùng cụ thể. Mỗi Data Mart có thể được xây dựng độc lập và phục vụ mục đích phân tích cụ thể trong tổ chức.
Data Warehouse:
- Data Warehouse là một hệ thống tổng thể lưu trữ và quản lý dữ liệu của toàn bộ tổ chức. Nó tập trung vào việc tổng hợp, lưu trữ và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau trong tổ chức.
- Data Warehouse chứa dữ liệu tổng quát và chi tiết của toàn bộ tổ chức, hỗ trợ việc phân tích và báo cáo toàn diện. Dữ liệu trong Data Warehouse thường không được biến đổi và xử lý quá nhiều, giữ nguyên nguồn gốc để đảm bảo tính nhất quán và khả năng phục hồi.
- Data Warehouse có cấu trúc dữ liệu phức tạp hơn, có thể sử dụng mô hình cấu trúc dữ liệu như star schema, snowflake schema hoặc các mô hình khác để tổ chức dữ liệu một cách logic và liên kết.
- Data Warehouse đòi hỏi quá trình thiết kế và triển khai phức tạp, đảm bảo tính nhất quán và hiệu suất cao trong việc lưu trữ và truy xuất dữ liệu của toàn bộ tổ chức.
Tóm lại, Data Mart tập trung vào một phần cụ thể của tổ chức và cung cấp dữ liệu tối ưu hóa cho mục đích phân tích cụ thể, trong khi Data Warehouse là một hệ thống lưu trữ và quản lý dữ liệu tổng thể của toàn bộ tổ chức.
Các ứng dụng của Data Mart trong thực tế
Data Mart có nhiều ứng dụng trong thực tế, giúp tổ chức tối ưu hóa việc phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định thông minh. Dưới đây là một số ứng dụng phổ biến của Data Mart:
- Phân tích kinh doanh: Data Mart được sử dụng để phân tích dữ liệu kinh doanh và đưa ra các báo cáo, chỉ số và đánh giá về hiệu suất kinh doanh. Nhờ Data Mart, người dùng có thể theo dõi doanh thu, lợi nhuận, xu hướng tiêu dùng, thị trường và các yếu tố khác liên quan để đưa ra các quyết định kinh doanh hiệu quả.
- Quản lý khách hàng: Data Mart hỗ trợ phân tích dữ liệu khách hàng và quản lý quan hệ khách hàng (CRM). Bằng cách sử dụng Data Mart, tổ chức có thể theo dõi và phân tích hành vi khách hàng, dự đoán xu hướng, xác định khách hàng tiềm năng và tăng cường tương tác với khách hàng để nâng cao trải nghiệm và tăng cường quan hệ khách hàng.
- Phân tích thị trường: Data Mart giúp tổ chức phân tích dữ liệu thị trường và đưa ra các quyết định chiến lược. Thông qua việc thu thập và phân tích dữ liệu từ các nguồn như nghiên cứu thị trường, dữ liệu khách hàng, dữ liệu cạnh tranh, Data Mart cung cấp cái nhìn tổng quan về thị trường, xu hướng tiêu dùng, đánh giá cạnh tranh và tiềm năng thị trường.
- Phân tích tài chính: Data Mart hỗ trợ phân tích dữ liệu tài chính và quản lý tài chính trong tổ chức. Từ dữ liệu liên quan đến doanh thu, chi phí, lợi nhuận, tài sản và nợ, Data Mart giúp tổ chức theo dõi, phân tích và đưa ra quyết định về chiến lược tài chính, đầu tư và quản lý rủi ro tài chính.
- Phân tích marketing: Data Mart được sử dụng để phân tích dữ liệu marketing và tối ưu hóa chiến dịch marketing. Từ dữ liệu về quảng cáo, khuyến mãi, phản hồi khách hàng và kết quả chiến dịch, Data Mart giúp tổ chức đánh giá hiệu quả marketing, xác định nhóm khách hàng tiềm năng và điều chỉnh chiến lược marketing.
Những ứng dụng này chỉ là một số ví dụ phổ biến. Thực tế, Data Mart có thể được tùy chỉnh và áp dụng trong nhiều lĩnh vực và ngành công nghiệp khác nhau tùy thuộc vào nhu cầu cụ thể của tổ chức.
