What is a Data Mart?: Unlock The Ultimate Guide 

Apa yang dimaksud dengan Data Mart? 

Data mart organisasi adalah bagian khusus dari gudang data yang dirancang untuk memenuhi kebutuhan analitik tim atau unit bisnis tertentu. Data mart memfasilitasi penyederhanaan tugas-tugas intelijen bisnis dan analisis data. 

Memasukkan data terstruktur dari gudang data perusahaan yang sudah ada atau langsung dari sistem sumber data yang dikhususkan untuk topik atau industri tertentu adalah bagaimana data mart dibentuk. 

Mirip dengan database relasional, data mart menyimpan data transaksional dalam baris dan kolom. Hal ini memudahkan akses analis ke data yang relevan dan telah diproses sebelumnya untuk pelaporan, analisis, dan pengambilan keputusan. Mart juga dapat menyediakan informasi historis. 

Apa saja jenis-jenis Data Mart? 

Ada tiga jenis utama data mart:  

1. Independent Data Mart

Pembuatan dan pemeliharaan data mart mandiri ini dilakukan secara independen dari data warehouse perusahaan. Data mart ini menangani kebutuhan analisis unit bisnis tertentu. 

Sebuah data mart independen memperoleh datanya langsung dari sistem sumber, melewati data warehouse pusat. Unit bisnis akan memiliki lebih banyak fleksibilitas dan otonomi dengan strategi ini, memberikan mereka lebih banyak kontrol atas pemodelan data dan prosedur pelaporan. 

Data mart independen menawarkan fleksibilitas dan daya tanggap yang lebih tinggi terhadap permintaan unit bisnis yang berbeda, namun pengelolaan yang tidak tepat juga dapat mengakibatkan redundansi dan inkonsistensi data. 

2. Dependent Data Mart

Gudang data perusahaan berfungsi sebagai sumber data untuk jenis data mart ini. Ini adalah bagian dari gudang data saat ini yang telah dibuat dengan mengambil data terkait dan mengubahnya agar sesuai dengan kebutuhan tim atau kasus penggunaan. 

Pendekatan yang lebih teratur dan seragam untuk manajemen data disediakan oleh arsitektur data mart yang bergantung, yang menurunkan kemungkinan inkonsistensi data dan menjamin konsistensi dalam definisi data. 

Dengan memanfaatkan gudang data pusat, data mart yang bergantung dapat meminimalkan kebutuhan pemeliharaan dan penyimpanan data ganda. Namun, jika data warehouse tidak disiapkan untuk kueri analitik, hal tersebut dapat mengakibatkan hambatan kinerja. 

3. Hybrid Data Mart

Elemen-elemen dari data mart independen dan dependen digabungkan dalam sebuah data mart hybrid. Data mart ini memiliki kemampuan untuk menggabungkan data dari sistem operasional, sumber data eksternal lainnya, dan gudang data perusahaan. 

Mirip dengan data mart dependen, data mart hibrida memberikan pilihan untuk menggabungkan data dari banyak sumber bersama dengan data yang terkonsolidasi dan terstandardisasi dari data warehouse saat ini. 

Ketika tim menginginkan kombinasi data terstruktur dan data khusus untuk mendukung tugas-tugas tertentu, maka data mart hibrida adalah pilihan yang tepat. Mereka membutuhkan lebih sedikit pemurnian data dan mengakomodasi kebutuhan penyimpanan skala besar.

Apa saja manfaat dari penerapan Data Mart? 

Tim data memanfaatkan data mart karena memberikan tiga keuntungan utama: 

1. Improved decision making

Data mart memberikan akses cepat dan mudah kepada para pengambil keputusan untuk mendapatkan informasi yang relevan dengan menyediakan data yang ditargetkan untuk berbagai departemen. 

Selain itu, data mart juga membantu dalam pemeriksaan mendalam terhadap topik tertentu seperti keuangan, penjualan, dan pemasaran. Melalui keahlian ini, analis dapat melihat tren dan pola data yang mungkin luput dari perhatian di gudang data yang lebih besar, sehingga memberikan wawasan yang lebih baik kepada pelanggan. 

Mart berisi subset data yang ditargetkan, yang memungkinkan peningkatan kinerja kueri dan pelaporan. Kueri dalam data mart mandiri, misalnya, tidak perlu mencari seluruh gudang data atau kumpulan data yang sangat besar. Proses yang terkait dengan analisis dipercepat dengan ini. 

Data mart yang berisi data real-time atau hampir real-time dapat memfasilitasi pengambilan keputusan yang cepat, sehingga perusahaan dapat segera beradaptasi dengan fluktuasi pasar dan memanfaatkan kemungkinan-kemungkinan baru. 

2. Increased operational efficiency

Dengan melakukan pra-pengelompokan, memanipulasi, dan mengatur data sesuai dengan kebutuhan masing-masing departemen, data mart menyederhanakan proses analisis. Hasilnya, menyiapkan dan menganalisis data membutuhkan waktu dan upaya yang lebih sedikit.

Ketika data mart digunakan sebagai pengganti seluruh gudang data untuk menangani area tertentu yang diminati, efisiensi organisasi secara keseluruhan akan meningkat. Sambil memanfaatkan wawasan data untuk merampingkan proses, berbagai tim dapat berkonsentrasi pada tanggung jawab utama mereka. 

Selain itu, pengguna dapat menangani analitik swalayan di dalam mart mereka, yang mengurangi kebutuhan mereka untuk bergantung pada staf TI untuk mendapatkan dan menganalisis data. Pengguna yang merasa lebih diberdayakan akan membuat penilaian yang lebih baik, yang meningkatkan operasi sehari-hari. 

3. Better data management

Data mart, mirip dengan gudang data, memfasilitasi tata kelola data dengan mewajibkan keseragaman dalam definisi dan penerapan data di semua domain. Dengan melakukan hal ini, dapat dipastikan bahwa unit bisnis menggunakan data yang terstandardisasi dan benar. 

Selain itu, data mart menawarkan lingkungan yang teregulasi dan aman untuk akses data, meningkatkan keamanan data, melindungi informasi pribadi, dan menghindari akses ilegal ke data penting. 

Data mart juga memungkinkan perusahaan untuk menangani perluasan data mereka secara efisien. Pendekatan ini lebih mudah untuk ditingkatkan seiring pertumbuhan perusahaan karena setiap data mart berfokus pada satu topik atau fungsi.  

Data mart adalah pilihan yang terjangkau untuk penyimpanan. Dibandingkan dengan gudang data terpusat atau danau data, mereka membutuhkan lebih sedikit daya pemrosesan dan penyimpanan karena mereka berkonsentrasi pada kebutuhan tertentu. Hal ini dapat mengurangi biaya dan penggunaan sumber daya yang tersedia dengan lebih baik. 

Apa saja architectural elements dari Data Mart? 

Elemen-elemen struktural utama dari sebuah data mart meliputi: 

1. Data Sources

Sistem atau basis data dari mana data diambil untuk mengisi data mart disebut sebagai sumber data. Spreadsheet, basis data transaksional, basis data operasional, dan repositori data eksternal lainnya merupakan contoh dari sumber-sumber ini. 

Melalui berbagai teknik, termasuk alat integrasi data dan prosedur ETL (Extract, Transform, Load), data diekstrak dari sumber-sumber ini. 

2. ETL Processes

Data diekstraksi dari sistem sumber, diformat untuk analisis, dan kemudian dimasukkan ke dalam data mart menggunakan operasi ETL.  

Untuk menjamin kualitas dan konsistensi data, prosedur ini mencakup pembersihan data, validasi data, dan transformasi lainnya. 

ETL adalah bagian penting dari arsitektur data mart karena ETL menyiapkan data untuk pelaporan dan analisis. 

3. Data Storage

Sistem manajemen basis data (DBMS) yang dirancang untuk kueri analitik, seperti basis data relasional atau kolom, membentuk komponen penyimpanan data. 

Untuk membantu analisis data, data dalam data mart disusun ke dalam tabel-tabel, yang masing-masing mewakili area topik atau jenis fakta tertentu (seperti penjualan, pelanggan, atau item) dan mencakup dimensi yang relevan (seperti waktu, lokasi, atau kategori). 

4. Fact Tables

Statistik kuantitatif dan terukur untuk analisis, seperti pendapatan penjualan, jumlah yang terjual, atau lalu lintas situs web, disertakan dalam tabel fakta. Metrik numerik yang menjadi dasar dari laporan dan kueri analitik disimpan dalam tabel-tabel ini. 

Untuk memfasilitasi analisis yang bermakna di beberapa dimensi, tabel fakta juga didenormalisasi dan dihubungkan ke tabel dimensi melalui asosiasi kunci utama-kunci asing. 

5. Dimension Tables

Kualitas deskriptif dalam tabel dimensi menawarkan lebih banyak konteks dan detail tentang data dalam tabel fakta. Dalam sebuah data mart penjualan, misalnya, tabel dimensi dapat berisi rincian tentang klien, barang, jadwal, dan lokasi. 

Untuk meningkatkan efisiensi kueri, tabel dimensi didenormalisasi dan menggunakan koneksi kunci utama-kunci asing untuk menghasilkan asosiasi dengan tabel fakta. 

Apa yang dimaksud dengan Data Mart Schemas? 

Ada dua Schemas utama yang digunakan untuk data mart. Mereka adalah:  

1. Star Schema

Arsitektur skema data mart yang populer dan dasar adalah skema bintang. Tabel dimensi yang didenormalisasi di sekitar tabel fakta inti tunggal. 

Data kuantitatif terkandung dalam tabel fakta, yang terhubung ke setiap tabel dimensi melalui koneksi kunci asing. Untuk kinerja kueri yang lebih cepat, setiap tabel dimensi mewakili atribut yang berbeda dan tidak dinormalisasi untuk mencegah penggabungan yang rumit. 

Ketika kesederhanaan sangat penting dan efisiensi kueri adalah yang paling penting, skema bintang adalah pilihan yang direkomendasikan. Karena strukturnya yang tidak dinormalisasi, ia dapat di-query secara efektif dan sederhana, yang membuatnya sesuai untuk sebagian besar aplikasi data mart. 

2. Snowflake Schema

Skema data mart tipe ‘star’ diperluas dengan skema snowflake, yang menggunakan tabel dimensi yang dinormalisasi. Tabel dimensi dibagi menjadi beberapa tabel terkait dalam desain ini. 

Istilah ini berasal dari fakta bahwa setiap level dimensi disimpan dalam tabelnya sendiri dan, jika digambarkan, membentuk struktur seperti kepingan salju. 

Ketika efisiensi ruang dan integritas data sangat penting, skema kepingan salju sangat berguna. Skema ini menjamin konsistensi dan meminimalkan data yang berlebihan dengan menormalkan tabel dimensi, terutama dalam data mart berskala besar. 

Perbedaan Utama: Data Mart vs Gudang Data 

Berikut adalah tabel yang menyoroti perbedaan utama antara data mart dan gudang data: 

Luasnya, ukuran, dan kompleksitas data adalah area utama di mana kedua metode penyimpanan ini berbeda. Selain itu, keduanya juga melayani kasus penggunaan yang berbeda dalam perusahaan. Perbedaan antara data mart dan gudang ini dibahas dengan baik dalam perbandingan kami.

Apa saja langkah-langkah untuk membuat Data Mart? 

Membangun sebuah data mart melibatkan lima langkah: 

1. Identification of business needs

Kenali permintaan pengguna target dan persyaratan bisnis saat menggunakan data mart. Tentukan ruang lingkup dan penekanan dari data mart dengan menggunakan informasi ini. Hal ini juga akan membantu dalam memilih jenis data mart yang sesuai. 

Data mart independen, misalnya, bekerja lebih baik ketika menyerap data langsung dari sumber data. Data mart ini bekerja dengan baik untuk tim kecil di dalam organisasi atau untuk proyek dengan jadwal yang terbatas. 

Bicaralah dengan para pemangku kepentingan dan ahli di bidangnya untuk mempelajari detail yang lebih mendalam tentang metrik dan potongan data yang tepat yang diperlukan untuk analisis. 

2. Design the data mart

Tentukan skema dan model data mart. Hal ini mencakup penentuan apakah tabel fakta-yang menyimpan data numerik-dan tabel dimensi-yang menyimpan atribut deskriptif-diperlukan untuk penelitian. 

Bergantung pada persyaratan untuk administrasi dan analisis data, pilih arsitektur skema yang sesuai. 

Untuk integritas data, tentukan hubungan antara tabel fakta dan tabel dimensi dengan menetapkan hubungan kunci utama-kunci asing.

3. ETL

Buat proses ETL untuk mengambil data sumber dan mengubahnya agar sesuai dengan model data mart. 

Untuk menjamin kualitas dan konsistensi data, transformasi memerlukan validasi data, pembersihan, agregasi, dan operasi lainnya. 

Mengisi tabel fakta dan dimensi dalam data mart dengan memuat data yang telah diproses. 

4. Implementation and testing

Bangun struktur data mart dalam DBMS pilihan Anda, pastikan struktur tersebut dapat secara efektif memproses kueri analitik. Uji data untuk memastikan kebenaran dan kinerja data setelah dimasukkan ke dalam data mart. 

Untuk memastikan bahwa data mart memenuhi kebutuhan mereka, lakukan pengujian penerimaan pengguna (UAT) dengan pengguna yang dituju. 

5. Deployment and maintenance

Buatlah data mart tersedia untuk pengguna yang dituju dengan menerapkannya ke lingkungan produksi. Instal langkah-langkah keamanan yang diperlukan untuk mengelola akses data dan melindungi data pribadi. 

Setelah implementasi, awasi penggunaan dan kinerja untuk memastikan bahwa data mart masih memenuhi permintaan pengguna bisnis yang terus berubah. 

Penting untuk secara konsisten memperbarui dan memelihara data mart agar dapat beradaptasi dengan perubahan sumber data, kebutuhan bisnis, atau terobosan teknologi. 

Selama proses ini, kerja sama antara insinyur data, analis bisnis, dan pemangku kepentingan lainnya sangat penting. Mempertahankan relevansi dan keampuhan data mart juga membutuhkan masukan yang berkelanjutan dan perubahan bertahap. 

Tantangan Data Mart: 

Membangun dan mengelola data mart dapat menimbulkan beberapa tantangan: 

1. Difficulty in Managing Multiple Data Marts

Ketika perusahaan berkembang dan unit bisnis yang berbeda mulai membuat data mart mereka sendiri, mengelola dan mengoordinasikan berbagai data mart bisa menjadi sulit. 

Mungkin terdapat silo data dan redundansi sebagai akibat dari setiap data mart yang memiliki model data, prosedur integrasi, dan pedoman tata kelola sendiri. 

Kebutuhan penyimpanan juga dapat meningkat sebagai akibat dari duplikasi data di beberapa data mart. 

2. Data Consistency Issues

Karena data mart biasanya dibuat secara terpisah untuk unit bisnis yang berbeda, mungkin sulit untuk menjamin keseragaman dan konsistensi data di seluruh data mart. 

Mungkin terdapat perbedaan antara kriteria data, perhitungan, atau periode waktu di antara data mart, yang dapat menyebabkan perbedaan dalam kesimpulan dan hasil analisis. 

Data yang tidak konsisten dapat mengurangi kepercayaan terhadap kebenaran informasi dan menghalangi analisis lintas fungsi yang efisien. 

3. Integration Challenges

Mengintegrasikan data dari beberapa sistem sumber ke dalam data mart dapat menjadi tantangan, terutama ketika menangani format data yang berbeda, masalah kualitas, dan perubahan data secara berkala. 

Untuk menjamin ketepatan waktu dan akurasi data, proses integrasi perlu direncanakan dan dikelola dengan baik. 

Masalah dengan integrasi data dapat menyebabkan keterlambatan dalam ketersediaan data, yang akan menghambat upaya untuk menggunakan data untuk intelijen dan analisis bisnis. 

4. Data Security and Governance

Berbagai data mart mungkin membutuhkan hak akses yang berbeda dan teknik otorisasi pengguna yang sesuai. Menjaga integritas dan kerahasiaan data perlu dilakukan. 

Untuk memastikan kualitas data, privasi, dan kepatuhan terhadap peraturan, standar tata kelola data harus ditetapkan dengan jelas dan diterapkan secara seragam di semua data mart. 

5. Performance Issues

Ketika menangani data dalam jumlah besar dan kueri analitik yang rumit, masalah kinerja dapat terjadi tergantung pada bagaimana data mart dirancang. 

Pengalaman pengguna dapat terkena dampak negatif dari waktu respons yang tertunda yang disebabkan oleh integrasi yang tidak efektif, struktur data yang tidak terdenormalisasi, atau model data yang dirancang dengan buruk. 

6. Scalability Concerns

Data mart mungkin memiliki masalah skalabilitas ketika permintaan pengguna dan volume data meningkat, terutama jika tujuan awalnya adalah untuk memenuhi kebutuhan yang lebih terspesialisasi dan berskala lebih kecil. 

Mungkin perlu mengeluarkan biaya besar dalam infrastruktur dan sumber daya untuk meningkatkan skala data mart guna mengakomodasi beban data yang terus bertambah dan pengguna yang bersamaan. 

Use cases of Data Mart 

Untuk lebih memahami bagaimana mart dapat membantu bisnis, berikut ini adalah tiga contoh kasus penggunaan di dunia nyata: 

Pemasaran dan Periklanan: Data mart dapat membantu menganalisis efektivitas kampanye, segmentasi pelanggan, dan keterlibatan media sosial. Data mart pemasaran dan penjualan membantu mengoptimalkan strategi dan mengalokasikan anggaran secara lebih efisien. 

E-commerce: Perusahaan e-commerce dapat menggunakan data mart untuk memahami preferensi pelanggan, kebiasaan berbelanja, dan kinerja situs web. Data mart memungkinkan tim untuk mempersonalisasi rekomendasi produk, mengoptimalkan kampanye pemasaran, dan meningkatkan pengalaman pelanggan. 

Sumber Daya Manusia: Organisasi besar dapat menggunakan data mart untuk menganalisis kinerja karyawan, tingkat perputaran, dan demografi tenaga kerja. Data mart ini membantu departemen SDM dalam membuat keputusan akuisisi, retensi, dan pengembangan karyawan. 

Kesimpulan: 

Organisasi dapat memperoleh wawasan penting dari kumpulan data mereka yang besar dan beragam, sebagian besar berkat data mart. Dengan berkonsentrasi pada data tertentu yang berkaitan dengan aktivitas perusahaan atau kelompok pengguna tertentu, data mart memungkinkan para pengambil keputusan.  

Data mart memberikan wawasan yang lebih dalam dan lebih tepat kepada perusahaan dan analis data. Temuan ini memiliki potensi untuk merangsang inovasi, meningkatkan pengalaman konsumen, dan meningkatkan prosedur internal perusahaan. 

Jika digunakan dengan baik, data mart memberikan keunggulan kompetitif bagi organisasi, memungkinkan mereka untuk sepenuhnya memanfaatkan potensi data mereka, dan memberdayakan mereka untuk membuat keputusan berdasarkan fakta, yang mengarah pada ekspansi dan kesuksesan. 

Source Link: https://airbyte.com/data-engineering-resources/data-mart