DataMart entrepôt de données

Qu'est-ce qu'un DataMart ?

Définition DataMart

Le Data Mart ou DataMart, peut être défini comme la version "allégée" du Data Warehouse.
Plutôt que de viser l'universalité des thèmes, le DataMart se focalise sur un sujet, un thème ou un métier. Moins lourd, le projet est plus rapidement conduit à son terme et les utilisateurs profitent de l'outil sans attente exagérée.
Les problèmes commencent lorsque les DataMarts se multipient, doublonnent et compliquent la gestion des données...

Recommandations pour conduire le projet Datamart

Les utilisateurs vont prendre des décisions à partir des informations induites par les données présentes dans le data mart. Si le projet data mart est moins lourd que dans le cas d'un data warehouse multi-thématiques, il n'en est pas moins rigoureux.
Quelques recommandations complémentaires pour mieux maîtriser la réussite du projet data mart.
Quatres précisions pour compléter et mieux comprendre les 4 caractéristiques essentielles des data warehouses présentés ici :

• Les données stockées sont cohérentes.
  Aucune mise à jour partielle ne doit fausser l'appréciation d'ensemble.
  Exemple: vous pensiez comparer les ventes d'un même produit dans des régions différentes pour le mois de Mai, mais vous ne saviez pas que la région Bretagne n'avait pas été mise à jour et présentait toujours les données d'Avril...
  
• Les données stockées sont stables.
  Elles n'évolueront pas entre deux requêtes successives.
  Exemple : vous êtes en train d'essayer de comprendre une situation mais, entre deux requêtes d'analyse, les données de l'étude ont changé suite à un rafraîchissement intempestif sans que vous en soyez informé.
• Les données stockées sont historisées.
• Les données ne sont pas volatiles.

Data Warehouse Open Source

• Infobright Le moteur Data Warehouse pour mySQL
• Voir ici le projet Data Warehouse Open Source.

Sur des thèmes connexes

• Qu'est-ce qu'un data warehouse ?
• Conduire le projet data warehouse
• Modélisation des données data warehouse
• Architecture data warehouse
• ROI du projet data warehouse

Lecture recommandée

Une mise à jour majeure de l'ouvrage de référence du projet Data Warehouse. Ralph Kimball, Margy Ross sont des experts très largement reconnus. L'approche pratique et très terrain dont ils sont coutumiers, se retrouve à chacun des chapitres de cet ouvrage particulièrement complet.

The Data Warehouse Lifecycle Toolkit Ralph Kimball, Margy Ross, Warren Thornthwaite, Joy Mundy et Bob Becker John Wiley & Sons Ltd (Langue anglaise) 2nde édition 2008 révisée - 672 pages Prix librairie : 34,87 Euros

Dispo chez : www.amazon.fr

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