I data mart sono raccoglitori di dati specializzati su un particolare argomento o area aziendale. Vediamo quali sono le tipologie di data mart utilizzate nell’ambito della Business Intelligence.
Data Mart e Business Intelligence
La produzione e la crescita continua di dati in questi ultimi anni ha portato sempre più realtà a definire le proprie strategie e politiche di business anche sulla base di analisi dei big data.
Diventa essenziale quindi poter strutturare, elaborare e analizzare questa massa di dati in base a tematiche/esigenze specifiche.
Questo è l’obiettivo dei data mart.
In business intelligence quando si parla di data mart si fa riferimento a un raccoglitore di dati, specializzato in un particolare soggetto, che contiene un’immagine dei dati stessi.
Ecco i suoi principali utilizzi:
- estrazione di dati da sorgenti interne o esterne;
- analisi ed elaborazione;
- caricamento nel repository del Data mart.
I data mart permettono quindi di formulare strategie aziendali sulla base dell’analisi degli andamenti passati.
Tipologie di data mart
I data mart sono classificati in base alla loro relazione con il data warehouse e le altre sorgenti di dati utilizzati.
Ci sono tre tipologie di data mart: dipendente, indipendente e ibrido.
Data mart dipendenti
Sono creati partendo dal data warehouse aziendale, con l’approccio up-down ( dall’alto verso il basso). In questa tipologia di data mart quindi i dati sono archiviati in un unico punto centralizzato. Questo sistema permette così di estrarre solo quella parte di dati necessari per le analisi aziendali.
Il data mart può rappresentare una vista logica oppure un sottoinsieme fisico del data warehouse:
- vista logica: tabella virtuale separata (come concetto logico) dal data warehouse;
- sottoinsieme fisico: i dati estratti formano un vero e proprio database separato fisicamente dal data warehouse.
Data mart indipendenti
I data mart indipendenti non vengono creati a partire dal data warehouse aziendale, bensì sono autonomi, in quanto legati a un determinato settore aziendale. I dati possono essere estratti sia da fonti interne che esterne e dopo essere stati elaborati finiscono nel repository del data mart, dove possono poi essere analizzati.
Data mart ibridi
I data mart ibridi sono formati da dati provenienti da data warehouse e da dati provenienti da altre fonti. Hanno il vantaggio di essere veloci, sfruttando l’approccio dall’alto verso il basso, e allo stesso tempo integrati al data warehouse aziendale.
Tipologie data mart – Foto di JanneStan da Shutterstock
Schema a stella
Lo schema a stella o multidimensionale viene solitamente utilizzato per la rappresentazione di data mart.
È lo stile più semplice di schema per data warehouse. La struttura di base consiste in una tabella di fatti che referenzia un numero (da 2 in su) di tabelle di dimensioni.
Il beneficio principale nell’uso dello schema a stella è la semplicità con cui un utente riesce a ricercare i valori desiderati. Le query sono scritte con pochi e semplici inner join tra la tabella dei fatti ed un numero piccolo di dimensioni.
Lo schema a stella è un modo per implementare funzionalità di database multi-dimensionale utilizzando un database relazionale: dal momento che molte aziende utilizzano già i database relazionali, un DBMS multi-dimensionale specializzato risulterebbe poco conveniente ed economicamente dispendioso.
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