DataMart l'entrepôt de données sectoriel

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 multiplient, doublonnent et compliquent la gestion des données...

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.
Quatre 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.

Livre recommandé

› 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
R. Kimball, M. Ross, W. Thornthwaite, J. Mundy, B. Becker
John Wiley & Sons Ltd 3ème édition
600 pages (anglais)
Dispo :
› www.amazon.fr & Format Kindle

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Pages : 320 pages

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