Data Marty - uszczuplona hurtownia danych

Wcześniej pisałem o procesie ETL i w nim wspominałem o Data Martach jako zbiorze załadowanych danych. Data Marty są nazywane tematycznymi hurtownie danych. Są tworzone w celu zapewnienia wsparcia procesu podejmowania decyzji osobom odpowiedzialnym za konkretny obszar biznesowy. W przypadkach, gdy tylko część danych jest poddawana analizie, warto rozważyć użycie data martów. Data Mart jest generowany na bazie hurtowni danych i zawiera zagregowane dane zorientowane na jeden wybrany temat, które są często wyświetlane oraz łatwo i szybko dostępne dla użytkowników.

Hurtownia danych operuje na poziomie wszystkich dostępnych danych, przy czym tematyczna hurtownia danych jest używana z reguły przez jeden obszar danych w niej zawartych dotyczących jednego konkretnego tematu biznesowego. Dla banków może to być obszar produktów kredytowych lub obszar transakcji kontraktów krótkoterminowych

Typową i najczęściej spotykaną architektura w korporacjach jest jedna globalna hurtowna danych i bezpośrednio zależne i czerpiących z niej dane Data Marty.

Powyżej przedstawiony jest sposób działania Data Martów. Dostęp do nich mają tylko wyznaczone osoby (lub grupy ludzi). Dział raportujący ma dostęp tylko do danych potrzebnych do tworzenia i przeglądania raportów. Dział analiz ma dostęp do Data Martów do analizy oraz raportów. Natomiast grupa administracyjna ma dostęp do wszystkich obszarów danych, gdyż zarządzają tymi danymi.

Kluczowym problemem jest utrzymanie spójności z hurtownią danych. Najważniejsze te kwestie to definicja danych, sposób aktualizacji oraz zarządzanie danymi. Sposobem na ominięcie części problemów jest tworzenie data martu niezależnego od hurtowni danych. Zdarza się to najczęściej, gdy do utworzenia data martu wymagane jest dodatkowe źródło danych spoza hurtowni. Wtedy tematyczne hurtownie danych są zasilane i zarządzane przez procesy ETL (Extract-Translate-Load). Należy jednak pamiętać o tym, że tego typu architektura jest narażone na ryzyko niespójności w rozumowaniu danych.

Najczęstsze powody tworzenia data martów to:
- większa denormalizacja
- dane z zagregowanymi danymi
- dane ze specyficznego okresu czasowego istnienia tych danych ( np. wartość akcji z poprzedniego roku)
- dane dostępne tylko dla specyficznej grupy (dane tylko dla analityków, testerów lub administratorów)