Mengapa
kita perlu Data Mart?
Tercantum di bawah ini adalah alasan untuk membuat data
mart: • untuk partisi data untuk menerapkan strategi kontrol akses.
• Untuk mempercepat pertanyaan dengan mengurangi jumlah data
yang akan dipindai.
• Untuk segmen data ke dalam platform hardware yang berbeda.
• Untuk struktur data dalam bentuk yang cocok untuk alat
akses pengguna.
Catatan: Lakukan tidak data mart untuk alasan lain karena
biaya operasi data marting bisa sangat tinggi.
Sebelum data marting, pastikan data marting strategi sesuai untuk solusi
Anda tertentu.
Hemat biaya Data Marting ikuti langkah-langkah yang
diberikan di bawah ini untuk membuat data marting efektif:
mengidentifikasi fungsional perpecahan
mengidentifikasi pengguna akses alat persyaratan
mengidentifikasi isu-isu akses kontrol mengidentifikasi
fungsional perpecahan dalam langkah ini, kita menentukan Jika organisasi
memiliki alam fungsional perpecahan. Kami mencari Departemen perpecahan dan
kita menentukan apakah cara di mana Departemen menggunakan informasi cenderung
dalam isolasi dari seluruh organisasi.
Mari kita memiliki contoh.
Pertimbangkan sebuah organisasi ritel, di mana setiap
pedagang bertanggung jawab untuk memaksimalkan penjualan kelompok produk. Untuk
ini, berikut ini adalah informasi yang berharga: transaksi penjualan pada
setiap hari penjualan dasar Prakiraan pada dasar mingguan posisi saham pada
gerakan saham dasar harian setiap hari sebagai pedagang tidak tertarik dalam
produk mereka kembali tidak berurusan dengan, data marting adalah sekumpulan
data berurusan yang kelompok produk menarik. Diagram berikut menunjukkan data
marting untuk pengguna yang berbeda.
Diberikan di bawah ini adalah isu-isu yang harus
diperhitungkan saat menentukan perpecahan fungsional:
struktur Departemen dapat berubah.
produk mungkin beralih dari satu departemen lain.
pedagang bisa query tren penjualan produk-produk lain
untuk menganalisis apa yang terjadi pada penjualan.
Catatan: Kita
perlu menentukan manfaat bisnis dan kelayakan teknis penggunaan data mart.
Mengidentifikasi
kebutuhan alat akses pengguna
Kita butuh Data Mart untuk mendukung alat akses pengguna yang membutuhkan struktur internal data.
Data dalam struktur seperti yang di luar kendali gudang data
tetapi harus diisi dan diperbarui secara teratur.
Ada beberapa alat yang mengisi langsung dari sistem sumber
tapi beberapa tidak bisa.
Oleh karena itu persyaratan tambahan di luar lingkup dari
alat yang diperlukan untuk diidentifikasi untuk masa depan.
Catatan: Untuk
memastikan konsistensi data di semua alat-alat akses, data harus tidak langsung
diisi dari gudang data, melainkan tiap-tiap alat harus memiliki data mart
sendiri.
Mengidentifikasi
masalah kontrol akses
harus ada aturan privasi untuk memastikan data yang diakses
oleh pengguna resmi hanya.
Sebagai contoh, data warehouse untuk lembaga perbankan ritel
memastikan bahwa semua account milik entitas hukum yang sama. Undang-undang
privasi dapat memaksa Anda untuk benar-benar mencegah akses ke informasi yang
tidak dimiliki oleh bank tertentu.
Data Mart memungkinkan kita untuk membangun dinding lengkap
dengan secara fisik memisahkan segmen data dalam gudang data. Untuk menghindari
masalah privasi yang mungkin, data rinci dapat dihilangkan dari gudang
data. Kita dapat membuat data mart untuk
setiap badan hukum dan memuatnya melalui gudang data, dengan catatan terperinci
data.
Merancang Data Mart
Data Mart harus dirancang sebagai versi lebih kecil dari skema
starflake dalam data warehouse dan harus sesuai dengan desain database data
warehouse. Ini membantu dalam mempertahankan kontrol atas kasus database.
Biaya Data Marting
biaya langkah-langkah untuk data marting adalah sebagai
berikut:
Biaya Hardware dan Software
Akses jaringan
Kendala waktu
Biaya Hardware dan
Software
Meskipun data Mart dibuat pada hardware yang sama, mereka
memerlukan beberapa tambahan hardware dan software. Untuk menangani permintaan
pengguna, hal ini membutuhkan proses administrasi tambahan kekuatan dan disk
penyimpanan. Jika data yang rinci dan
data mart ada dalam data warehouse, maka kita akan menghadapi biaya tambahan
untuk menyimpan dan mengelola data replikasi.
Catatan: Data marting lebih mahal daripada agregasi, oleh
karena itu harus digunakan sebagai strategi tambahan dan bukan sebagai strategi
alternatif.
Jaringan akses
Sebuah data mart dapat berada di lokasi yang berbeda dari
data warehouse, sehingga kita harus memastikan bahwa LAN atau WAN memiliki
kapasitas untuk menangani volume data yang ditransfer dalam proses memuat data
mart.
Kendala waktu
Yang sejauh mana proses memuat data mart akan memakan waktu
yang tersedia tergantung pada kompleksitas transformasi dan volume data yang
sedang dikirim.
Penentuan berapa banyak data Mart mungkin tergantung pada:
kapasitas jaringan
waktu yang tersedia
Volume data yang ditransfer
mekanisme yang digunakan untuk memasukkan data ke dalam
data mart