La capacità di analizzare rapidamente grandi volumi di dati e trasformarli in informazioni strategiche è diventata ormai un asset fondamentale e imprescindibile per qualsiasi tipologia di business e azienda. Nell’ambito della Business Intelligence, al cuore dei data warehouse, i data mart emergono come soluzioni vitali per le aziende che desiderano ottimizzare l’accesso e l’analisi dei dati. Un data mart, infatti, si presenta come un database “specializzato”, un raccoglitore di dati (a valle del data warehouse, spesso alimentato proprio da esso) specifico per un argomento o una linea di business (per esempio per il marketing, per le vendite, per il magazzino, ecc.).

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In sostanza, un data mart è una forma semplice di data warehouse che interessa un singolo argomento o una singola linea di business all’interno di una organizzazione aziendale. Vediamo più in dettaglio di cosa si tratta, quando è utile e che vantaggi genera.

Che cos’è un data mart

Un data mart è un sottoinsieme di un data warehouse progettato per servire specifiche necessità di business di un dipartimento, funzione o area di un’azienda. La focalizzazione su un particolare segmento permette di accelerare i processi di Business Intelligence grazie a un ambiente che è sia scalabile che agile. I data mart sono strutturati per facilitare l’accesso ai dati, l’analisi e il reporting, rendendo le informazioni facilmente disponibili agli utenti finali senza la necessità di navigare complesse architetture di database centralizzate.

Contrariamente ai data warehouse, che servono l’intera organizzazione e contengono una vasta gamma di dati da molteplici sorgenti, un data mart è progettato per supportare le decisioni di un particolare gruppo di utenti in un’area funzionale specifica, come marketing, finanza o vendite. Il principale scopo di un data mart è di fornire agli utenti un accesso diretto e rapido a dati pertinenti, organizzati e pre-elaborati per soddisfare le loro esigenze specifiche. Questo consente agli utenti di eseguire query, generare report e analizzare informazioni in modo efficiente, senza dover richiedere l’accesso al più grande e complesso data warehouse aziendale.

Alcuni esempi di applicazione possono essere:

Data Mart di Marketing: contiene dati relativi al comportamento del cliente, alle campagne di marketing, alle risposte alle promozioni e alle vendite. Questo data mart può essere utilizzato per analizzare l’efficacia delle campagne, segmentare i clienti e personalizzare le comunicazioni di marketing;

Data Mart Finanziario: incorpora dati su costi, ricavi, budget e proiezioni finanziarie. Gli analisti finanziari lo utilizzano per tracciare le prestazioni finanziarie, condurre analisi di varianza e sviluppare previsioni finanziarie;

Data Mart delle Risorse Umane: include informazioni su dipendenti, stipendi, benefici e performance. Questo permette ai manager delle risorse umane di monitorare le metriche chiave del personale, analizzare le tendenze del lavoro e supportare la pianificazione strategica delle risorse umane.

Fig. 1 – La relazione tra Data Mart e Data Warehouse

Data mart, Data warehouse e Data lake a confronto

Sebbene i termini data mart, data warehouse e data lake siano spesso utilizzati quasi interscambiabilmente, esistono differenze sostanziali tra queste architetture di dati. Nel contesto della gestione dei dati aziendali, è fondamentale comprendere le distinzioni tra data mart, data warehouse e data lake, poiché ognuna di queste architetture soddisfa esigenze diverse e presenta caratteristiche uniche.

Esaminiamo in dettaglio queste differenze.

Data Mart, scopo e caratteristiche

Un data mart, come accennato, è una raccolta di dati, solitamente derivata da un data warehouse, che si concentra su un particolare segmento o dominio aziendale. È specificamente progettato per rispondere alle esigenze di analisi di un gruppo specifico di utenti o di un dipartimento all’interno dell’organizzazione, come vendite, marketing o finanza.

Le sue caratteristiche chiave sono:

dimensione ridotta: contiene meno dati rispetto a un data warehouse, limitandosi solo alle informazioni che sono rilevanti per una specifica area funzionale;

alta specificità: ottimizzato per specifici compiti o domande analitiche, facilitando operazioni più rapide e un’analisi più diretta,

manutenzione e costo: generalmente meno costoso da mantenere rispetto a un data warehouse completo, data la minor quantità di dati e la struttura più semplice.

Data Warehouse, scopo e caratteristiche

Un data warehouse è un vasto repository di dati aziendali che integra dati da molteplici fonti. Serve l’intera organizzazione e fornisce una visione complessiva e consolidata dei dati aziendali per supportare la decisione strategica a livello aziendale.

Le sue caratteristiche chiave sono:

ampio ambito: contiene dati integrati raccolti da diverse parti dell’azienda, offrendo una visione olistica;

struttura complessa: progettato per query complesse e analisi di grandi volumi di dati, può utilizzare schemi complessi come lo schema a stella o a fiocco di neve;

scalabilità e centralità: può scalare per gestire enormi volumi di dati e spesso funge da nucleo centrale per tutte le attività di BI dell’organizzazione.

Data Lake, scopo e caratteristiche

Un data lake è una vasta piattaforma di storage che consente di archiviare dati grezzi in vari formati, da strutture tradizionali a dati non strutturati come e-mail, immagini e dati da sensori. È particolarmente utile per organizzazioni che richiedono l’analisi di grandi volumi di dati variegati, spesso per applicazioni di big data e machine learning.

Le sue caratteristiche chiave sono:

formati variabili: capace di archiviare dati in molti formati, non richiede che i dati siano strutturati prima dell’archiviazione;

scalabilità estrema: progettato per scalare facilmente e gestire petabyte di dati, superando le capacità tipiche dei data warehouse;

flessibilità e accesso ai dati: fornisce una piattaforma più flessibile per l’esplorazione e l’analisi di dati non strutturati e semistrutturati, ideale per l’innovazione e la sperimentazione analitica.

Mentre il data mart è ideale per risposte rapide e specifiche a problemi di business circoscritti, il data warehouse fornisce una soluzione più robusta e integrata per analisi aziendali complesse. D’altra parte, il data lake è la scelta preferibile per operazioni di data mining avanzate e analisi predittive che utilizzano grandi set di dati variabili e non strutturati. La decisione su quale architettura adottare dipenderà dalle specifiche esigenze aziendali, dalla varietà e dal volume dei dati, e dalle capacità analitiche richieste.

Data mart: struttura e tipi

Il successo di un data mart nel fornire informazioni accurate e tempestive per il supporto decisionale dipende significativamente dalla sua struttura e dalla tipologia scelta durante l’implementazione. Questi elementi determinano non solo come i dati sono organizzati e gestiti, ma anche come vengono accessibili e utilizzabili dagli utenti finali. Di seguito forniamo un’esplorazione più approfondita delle diverse strutture e tipi di data mart.

Strutture di Data Mart

1. Schema a Stella

Descrizione: lo schema a stella è la struttura più comune per i data mart e i data warehouse. Consiste in una singola tabella centrale di fatti che contiene misure quantificabili (come vendite o profitti) e chiavi che collegano a tabelle dimensionali circostanti. Le tabelle dimensionali contengono attributi usati per filtrare o aggregare i dati della tabella dei fatti (come data, prodotto o cliente).

Utilizzo: questo schema è particolarmente utile per le query semplici e veloci e per i report standard. È ideale per le organizzazioni che necessitano di un accesso rapido e intuitivo ai dati, con un focus su misurazioni specifiche.

2. Schema a Fiocco di Neve

Descrizione: una variante più normalizzata dello schema a stella, lo schema a fiocco di neve estende le dimensioni in schemi gerarchici separati. Per esempio, una dimensione “tempo” potrebbe essere scomposta in “giorno”, “mese” e “anno”.

Utilizzo: questo schema è utile quando le gerarchie dimensionali sono complesse e quando si desidera ridurre la ridondanza dei dati, migliorando così l’efficienza dello storage. Tuttavia, può complicare le query e rallentare le prestazioni a causa delle numerose join.

3. Data Vault

Descrizione: il Data Vault è un metodo di modellazione dei dati che separa i dati strettamente integrati e non volatili (Hub e Link) da quelli descrittivi e potenzialmente volatili (Satellite). Questa struttura è altamente flessibile e consente un’aggiunta facile e sicura di nuovi dati senza perturbare quelli esistenti.

Utilizzo: il Data Vault è ideale per gli ambienti in cui i dati provengono da molteplici fonti e dove è richiesta una storia dettagliata delle transazioni o delle interazioni. È altamente scalabile e si adatta bene alle situazioni che richiedono audit rigorosi e tracciabilità.

Tipi di Data Mart

1. Data Mart dipendenti

Descrizione: i data mart dipendenti sono sottosistemi di un data warehouse centrale. I dati sono tipicamente filtrati e aggregati per soddisfare le specifiche esigenze del data mart.

Utilizzo: questi sono utili in grandi organizzazioni dove la coerenza e l’integrità dei dati tra diversi dipartimenti sono critiche. Essi assicurano che tutti i reparti utilizzino una versione condivisa e coerente dei dati.

2. Data Mart indipendenti

Descrizione: i data mart indipendenti sono costruiti senza un data warehouse centrale. Sono sviluppati da zero per specifiche esigenze e possono utilizzare dati direttamente dalle fonti operative o da altri data mart.

Utilizzo: sono ideali per le organizzazioni che necessitano di soluzioni rapide e meno costose per specifici bisogni di business. Possono anche essere sviluppati quando l’investimento in un data warehouse completo non è giustificabile.

3. Data Mart ibridi

Descrizione: combinano caratteristiche sia dei data mart dipendenti che indipendenti. Potrebbero iniziare come progetti indipendenti e poi essere integrati in un data warehouse più grande.

Utilizzo: questi data mart sono utili quando le esigenze del business evolvono nel tempo. Offrono flessibilità nella gestione dei dati e permettono alle organizzazioni di adattarsi facilmente a cambiamenti nelle strategie aziendali.

Ciascuna di queste strutture e tipi di data mart ha il suo posto in base alle specifiche esigenze aziendali e agli obiettivi strategici. La scelta tra queste opzioni dipenderà dalle priorità relative alla velocità di accesso ai dati, alla coerenza informativa, alla scalabilità del sistema e alla complessità delle analisi necessarie.

Vantaggi del data mart

I data mart sono essenziali per le organizzazioni che richiedono accesso rapido, affidabile e facile a dati specifici del settore, migliorando significativamente l’efficacia e l’efficienza delle operazioni di business intelligence. I vantaggi di questa focalizzazione includono:

1. maggiore efficienza nell’accesso ai dati: poiché i data mart contengono solo i dati rilevanti per una specifica funzione aziendale, riducono il volume di dati da elaborare durante le query. Questo rende l’accesso ai dati più veloce e meno oneroso in termini di risorse computazionali;

2. facilità d’uso: i data mart sono spesso progettati con un’interfaccia utente amichevole e strumenti di analisi specifici per i requisiti del gruppo di utenti a cui servono. Questo facilita agli utenti non tecnici l’analisi dei dati e la generazione di insight senza dipendere dai team IT;

3. qualità e rilevanza dei dati: i data mart possono essere personalizzati per garantire che i dati siano rilevanti, aggiornati e di alta qualità per le esigenze degli utenti specifici. Questo include la pulizia dei dati, l’integrazione e altre operazioni di preparazione dei dati che migliorano la qualità e l’usabilità delle informazioni;

4. supporto decisionale rapido: La disponibilità di un data mart dedicato riduce il tempo necessario per l’analisi dei dati e la generazione di report, accelerando il processo decisionale. In un ambiente aziendale dove il tempo è spesso critico, questa velocità può tradursi in un vantaggio competitivo significativo.

Data mart in cloud

L’adozione del cloud computing ha trasformato il modo in cui le aziende gestiscono e analizzano i dati. Trasferire i data mart nel cloud comporta l’utilizzo di servizi cloud per ospitare e gestire le infrastrutture di data mart, sfruttando le risorse e i servizi di un fornitore di servizi cloud. Questo cambiamento non solo modifica l’architettura IT, ma offre anche numerosi vantaggi che possono migliorare l’efficienza operativa e le capacità analitiche di un’organizzazione.

Cosa comporta la migrazione al cloud:

1. scalabilità elastica: nel cloud, le risorse possono essere scalate su o giù facilmente per adattarsi alle fluttuanti esigenze di elaborazione e storage. Questo è particolarmente utile per i data mart, che possono sperimentare variazioni significative nel volume di dati e nelle richieste di elaborazione;

2. gestione semplificata: la manutenzione dell’infrastruttura, inclusi hardware, rete e sicurezza, è gestita dal fornitore del servizio cloud. Le aziende possono concentrarsi sul valore aggiunto dalle analisi dei dati piuttosto che sulle operazioni IT;

3. costi operativi ridotti: con il modello di pagamento per l’uso del cloud, le aziende possono ridurre o eliminare i costi capitali legati all’acquisto e alla manutenzione dell’hardware. Questo può trasformare significativi investimenti fissi in costi operativi variabili;

4. accesso ai dati da remoto: il cloud facilita l’accesso ai data mart da qualsiasi luogo e dispositivo, favorendo la collaborazione e l’agilità aziendale, soprattutto in scenari di lavoro da remoto o distribuito geograficamente;

5. recupero di emergenza e continuità aziendale: i servizi cloud offrono soluzioni robuste per il backup e il ripristino dei dati, che possono essere cruciali per la continuità operativa in caso di guasti hardware o disastri naturali.

Spostare i data mart nel cloud non solo riduce il carico amministrativo e operativo ma apre anche nuove possibilità per l’analisi dei dati e la business intelligence. Le aziende possono sfruttare la flessibilità, l’efficienza e la scalabilità del cloud per rimanere competitive in un mercato sempre più guidato dai dati.

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