Data Mart atau Data Warehouse?

Gagasan tentang data mart hampir tidak revolusioner, terlepas dari apa yang mungkin Anda baca di blog dan di media perdagangan komputer, dan apa yang mungkin Anda lakukan dengar di konferensi atau seminar Data mart hanyalah sebuah gudang data berskala kecil - itu saja.

Vendor melakukan yang terbaik untuk menentukan data mart dalam konteks produk mereka; konsultan dan analis biasanya menentukan data mart dengan cara yang menguntungkan penawaran dan spesialisasi mereka. Begitulah bisnis ini berjalan; bersiaplah untuk mengajukan pertanyaan sulit.

Jika Anda memulai sebuah proyek sejak awal dengan salah satu tempat berikut, Anda sudah memiliki dua serangan terhadap Anda:

• "Kami sedang membangun gudang data yang sebenarnya, bukan data kecil yang mudah pasar. "

• " Kami sedang membangun data mart, bukan gudang data. "Dengan memberi label proyek Anda sebagai salah satu dari istilah-istilah ini, Anda sudah memiliki beberapa prasangka tentang pekerjaan yang akan Anda lakukan, bahkan sebelum Anda mulai menggali masalah bisnis. Sampai Anda memahami tiga masalah berikut, Anda tidak punya dasar untuk mengklasifikasikan proyek yang akan Anda hadapi sebagai data mart atau gudang data:

Volume dan karakteristik data yang Anda butuhkan

• Masalah bisnis yang ingin Anda selesaikan dan pertanyaan yang ingin Anda jawab

• Nilai bisnis yang Anda harapkan akan diperoleh saat sistem berhasil dibangun

• Jika Anda mengekstrak dan mengembalikan beberapa subkumpulan data dari aplikasi yang ada ke lingkungan lain, Anda dapat secara akurat memanggil apa yang Anda bangun sebagai mart data.

Tetapi jika Anda memulai dari awal, penggalian data dari satu atau lebih sistem sumber, menangani jaminan kualitas dan transformasi, dan menyalin data ke dalam lingkungan yang terpisah, apa yang menentukan apakah Anda sedang membangun gudang data atau data mart?

Meskipun beberapa panduan ada, seperti jumlah area subjek dan volume data, semuanya bermuara pada pernyataan ini: Segera setelah Anda mulai melabeli lingkungan Anda sebagai satu atau yang lain, Anda menambahkan praduga dan keyakinan tentang karakteristiknya yang mungkin tidak sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda.

Inilah jawabannya: Lupakan persyaratan data warehouse dan data mart. Konsentrasilah pada masalah bisnis Anda dan solusi yang mungkin. Data apa yang Anda butuhkan untuk melakukan fungsi informasi dan analisis tertentu; dimana data itu sekarang dan dalam bentuk apa; dan apa yang harus Anda lakukan untuk membuatnya tersedia bagi pengguna Anda?

Tinggalkan perang terminologi ke vendor dan analis. Jangan terjebak dalam hype.