Bir datamart (bazen çevrilen veri deposu veya sayaç verileri ), kullanıcılara veri sağlamak için bir veri ambarının ( İngilizce veri ambarı ) bir alt kümesidir ve genellikle bir grup veya vaka türü için özelleşmiştir.
Teknik olarak, iş zekasında kullanılan ve bir şirkette belirli bir mesleği hedefleyen bilgileri geri yüklemek için işletilen ilişkisel bir veri tabanıdır ve ikincisi için faaliyetin yönetimi ve karara yardım için kullanılan bir dizi gösterge oluşturur .
Pazar, bir mesleğe veya belirli bir alana yönelik belirli bir ihtiyaca cevap vermek için veri odaklı, organize edilmiş, gruplanmış ve bir araya getirilmiş bir veri kümesidir . Bu nedenle, tasarımı sırasında önceden tanımlanmış olacak parametrelere göre, işlevsel alanıyla sınırlı bir veri panelinde sorgulanması amaçlanmıştır.
Daha teknik olarak, DataMart, önde gelen iki iş zekası teorisyeni Bill Inmon ve Ralph Kimball'a atfedilen iki farklı şekilde görülebilir :
İlgili olduğu bağlam dikkate alındığında, şirkete bağlı olarak bu tanımlardan biri veya diğeri tercih edilebilir.
Şirketin genel veritabanının diğer bölümleri gibi, DataMart'lar da bir sunucuda barındırılan ilişkisel bir veritabanı yönetim sistemi tarafından fiziksel olarak sabit diskte depolanır .
DataMart genellikle Hypercube OLAP kavramıyla karıştırılır ; aslında bir ile temsil edilebilir modelde de yıldızı bir veya kar tanesi veritabanı (veri öğeleri veya toplu olmayan birimin söz konusu olduğunda) ilişkisel.
Datamart, bilgi işleme zincirinin en sonundadır . Genel bir kural olarak, beslendiği daha küresel bir DataWarehouse'un alt kısmında yer alır ve bir bakıma bir özüdür.
Bir DataMart, kullanıcılar ve şirketin üretimini yöneten BT sistemleri (genellikle ERP ) arasındaki ana etkileşimi oluşturur . Bir DataMart'ta bilgi, ilgili olduğu ticaretin insanları tarafından ham olarak kullanılmak üzere hazırlanır. Bunu yapmak için, kullanıcılarını belirli bir zamanda şirketin durumu (stok) veya faaliyeti (akışı) hakkında bilgilendirmek için veritabanı sorgu yazılımı (özellikle raporlama araçları ) aracılığıyla kullanılması istenir .
DataMart'ın doğasında bulunan verilerin doğrudan kullanım için hazırlanması çeşitli şekillerde olabilir. Tümünün daha düşük veri seviyesinden bir basitleştirmeyi temsil ettiğini unutmayın; örneğin alıntı yapabiliriz:
DataMart'lar şirket verilerinin ayrıntılarının basitleştirilmiş özütleri olduğundan, bunlar yalnızca tanımlanmış ve tekrarlayan istekler için ilgi çekicidir ; Sistemin, yalnızca gerekli olanı içeren bir DataMart'ı sorgulaması, tüm veritabanını tanımlayıp sınıflandırmaktan daha kolaydır. Ek olarak, DataMarts, bilgilerin sınıflandırılmasını ve netleştirilmesini mümkün kılar, böylece her işletme, bitişik verilerle kirletilmeden, işlevsel beklentilerine karşılık gelen rakamlara erişebilir.
Öte yandan, DataMart'ları ortaya çıkaran basitleştirme seçimleri doğal olarak onları daha az esnek hale getiriyor; olağan çerçevelerinin ötesine geçen kullanıcı istekleri, genellikle veritabanını başka bir düzeyde sorgulamayı, geliştirme maliyetleri oluşturmayı veya alternatiflerin yaratılmasını gerektirir. DataMarts, son kullanıcı için verilere erişimin tek yolu olduğunda, gerçekten de sorunlar ortaya çıkabilir.
Çoğu kurumsal DataMart'ta aşağıdaki temalar bulunur: