Ein Data Mart beschreibt die Nutzung einer Datenbank, die lediglich einen abteilungsspezifischen Teil eines zentralen Data Warehouse abbildet. Daher wird ein Data Mart häufig auch als Abteilungsdatenbank bezeichnet. Während das Data Warehouse als unternehmensweite, integrierte Datenbasis dient, stellt der Data Mart gezielt jene Informationen bereit, die für eine bestimmte Fachabteilung – etwa in der Logistik, im Controlling oder im Vertrieb – relevant sind.
Grundsätzlich wird ein solcher Auszug aus dem gesamten Data-Warehouse-Datenbestand genutzt, um Fachabteilungen die Möglichkeit zu bieten, spezifische Auswertungen durchzuführen, beispielsweise mittels Online Analytical Processing (OLAP) – ohne dabei direkten Zugang auf die gerade in Nutzung befindliche Datenbank des Logistik-Zentrums zu erhalten. Auf diese Weise können analytische Fragestellungen beantwortet werden, ohne operative Systeme oder laufende Prozesse zu beeinträchtigen.
Ein typisches Beispiel aus der Praxis: In einem Logistik-Zentrum werden operative Prozesse wie Wareneingang, Kommissionierung oder Versand über ein Warehouse Management System (WMS) gesteuert. Die dabei entstehenden Daten werden zunächst im operativen System verarbeitet und anschließend in ein zentrales Data Warehouse überführt. Ein darauf aufbauender Data Mart stellt ausgewählte, bereits konsolidierte Logistikdaten für Analyse- und Reporting-Zwecke bereit, ohne dass Anwender direkt auf das WMS oder die operative Datenbank des Logistik-Zentrums zugreifen müssen.
Auch wenn im Zusammenhang mit Data Marts häufig von Prozessen gesprochen wird, handelt es sich dabei primär um ein analytisches System, das ausgewählte Unternehmensdaten aus dem Data Warehouse strukturiert, aufbereitet und für fundierte Entscheidungsfindungen innerhalb einzelner Fachabteilungen verfügbar macht.
Die Daten im Data Mart
Dabei sind die Daten dieselben (Kopie eines Teildatenbestandes), die auch im Live-System zum Tragen kommen. So ist es möglich, gleich zu Beginn eines Warehouse-Projektes und speziell bei Problemen, kurzfristige Anpassungen dort zu implementieren, wo es auch wirklich hakt. Der Rest eines Data Warehouse bleibt unberührt. Lediglich die Abteilung eines Unternehmens, ein Unternehmensbereich oder direkt eine Produktsparte werden tangiert.
Weitere Informationen zur Datenverwaltung in der Intralogistik finden Sie unter Stammdaten.
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