پادکستهوش تجاری

بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟

این مطلب دارای نسخه صوتی می‌باشد. کاربران ویژه به لینک نسخه صوتی دسترسی خواهند داشت. هم‌اکنون عضو شوید.
این مطلب نسخه صوتی دارد

بازار داده (Data Mart) زیرمجموعه‌ای از انبار داده است که بر یک قسمت کسب و کار، دپارتمان یا موضوع خاص متمرکز می‌باشد. بازار داده، داده‌های خاصی را در دسترس گروه مشخصی از کاربران قرار می‌دهد که باعث می‌شود آن‌ها بدون اتلاف وقت در جستجوی کل انبار داده‌ها، به سرعت به اطلاعات مهم دسترسی پیدا کنند. به عنوان مثال، بسیاری از شرکت‌ها ممکن است بازار داده‌ای داشته باشند که با یک بخش خاص در کسب و کار مانند امور مالی، فروش و بازاریابی هم‌سو باشد.

مزایای بازار داده

بازار داده برای تأمین نیازهای گروه‌های خاص با داشتن یک موضوع نسبتاً محدود از داده‌ها طراحی شده‌اند. اگرچه یک بازار داده می‌تواند میلیون‌ها بایگانی داشته باشد، هدف آن ارائه مناسب‌ترین داده‌ها در کوتاه‌ترین زمان به کاربران کسب و کار است.

بازار داده با طراحی متمرکز و کوچک‌تر مزایای زیادی برای کاربر نهایی دارد؛ از جمله موارد زیر:

بهینه‌سازی هزینه: فاکتورهای زیادی در هنگام تنظیم بازار داده وجود دارد که باید در نظر گرفته شوند از جمله دامنه، یکپارچه‌سازی‌ها و روند استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL). با این حال، بازار داده معمولاً کسری از هزینه انبار داده را متحمل می‌شود.

دسترسی ساده به داده‌ها: بازار داده فقط زیرمجموعه کوچکی از داده‌ها را در اختیار دارد، بنابراین کاربران می‌توانند با تلاش کمتری نسبت به آنچه که هنگام کار با یک مجموعه داده گسترده از انبار داده‌ها نیاز است، اطلاعات مورد نیاز خود را به سرعت بازیابی کنند.

دسترسی سریعتر به بینش: بینش‌هایی که از انبار داده به دست می‌آید از تصمیم‌گیری استراتژیک در سطح شرکت پشتیبانی می‌کند که بر کل کسب و کار تأثیر می‌گذارد. بازار داده به هوش و تجزیه و تحلیل کسب و کار که تصمیمات را در سطح دپارتمان هدایت می‌کند، دامن می‌زند. تیم‌ها می‌توانند از بینش متمرکز داده‌ها با در نظر گرفتن اهداف خاص خود استفاده کنند. همانطور که تیم‌ها داده‌های ارزشمند را در یک زمان کوتاه‌تر شناسایی و استخراج می‌کنند، شرکت از روندهای شتابان کسب و کار و بهره‌وری بالاتر سود می‌برد.

نگهداری ساده‌تر داده‌ها: انبار داده با داشتن زمینه برای چندین قسمت کسب و کار، اطلاعات زیادی را در اختیار شما قرار می‌دهد. اما بازار داده بر روی یک قسمت تمرکز می‌کنند و زیر ۱۰۰ گیگابایت داده را در خود جای می‌دهند، که منجر به کاهش شلوغی و نگهداری آسان‌تر می‌شود.

اجرای آسان‌تر و سریعتر: انبار داده به زمان قابل توجهی برای پیاده‌سازی به ویژه در شرکت‌های بزرگ نیاز دارد، زیرا داده‌ها را از منابع داخلی و خارجی جمع‌آوری می‌کند. از طرف دیگر، هنگام تنظیم بازار داده فقط به زیرمجموعه کوچکی از داده‌ها نیاز دارید، بنابراین پیاده‌سازی کارایی بیشتری دارد و زمان تنظیم کمتری را در بر می‌گیرد.

انواع بازارهای داده

سه نوع بازار داده وجود دارد که براساس رابطه آن‌ها با انبار داده و منابع داده مربوطه هر سیستم متفاوت هستند.

بازارهای داده وابسته، بخش‌های تقسیم شده در انبار داده‌های سازمانی هستند. این روش از بالا به پایین با ذخیره‌سازی تمام داده‌های کسب و کار در یک مکان مرکزی آغاز می‌شود. داده‌های جدید ایجاد شده هر زمان که برای تجزیه و تحلیل مورد نیاز باشد، یک زیرمجموعه مشخص از داده‌های اصلی را استخراج می‌کنند.

بازارهای داده مستقل، مانند یک سیستم مستقل عمل می‌کنند که بر انبار داده تکیه ندارند. تحلیل‌گران می‌توانند داده‌های مربوط به یک موضوع خاص یا فرآیند کسب و کار را از منابع داده داخلی یا خارجی استخراج، پردازش کرده و سپس در مخزن بازار داده ذخیره کنند تا زمانی که تیم به آن‌ها نیاز پیدا کند.

بازارهای داده ترکیبی، داده‌های موجود در انبارهای داده و سایر منابع عملیاتی را ترکیب می‌کنند. این رویکرد واحد از سرعت و رابط کاربرپسند یک رویکرد از بالا به پایین استفاده می‌کند و همچنین یکپارچه‌سازی روش مستقل را در سطح شرکت ارائه می‌دهد.

چه کسی چگونه از بازار داده استفاده می‌کند؟

بازار داده تصمیمات مهم کسب و کار را در سطح دپارتمانی هدایت می‌کنند. به عنوان مثال، تیم بازاریابی ممکن است از بازار داده برای تجزیه و تحلیل رفتار مصرف‌کننده استفاده کند، در حالی که کارکنان فروش می‌توانند از بازار داده برای تهیه گزارش‌های فروش فصلی کمک بگیرند. از آنجا که این وظایف در دپارتمان‌های مربوطه آن‌ها اتفاق می‌افتد، تیم‌ها نیازی به دسترسی به تمام داده‌های شرکت ندارند.

به طور معمول، بازار داده توسط دپارتمان خاصی که قصد استفاده از آن را دارد ایجاد و مدیریت می‌شود. فرآیند طراحی بازار داده معمولاً شامل مراحل زیر است:

  • الزامات اساسی را برای درک نیازهای فنی و کسب و کار بازار داده ثبت کنید.
  • منابع داده‌ای را که بازار داده شما برای کسب اطلاعات به آن‌ها متکی است، شناسایی کنید.
  • زیرمجموعه داده را تعیین کنید، شامل همه اطلاعات مربوط به یک موضوع یا زمینه‌های خاص در سطح جزئی‌تر.
  • با انتخاب یک طرح‌واره که با انبار داده بزرگ‌تر ارتباط دارد، طرح منطقی بازار داده را طراحی کنید.

با انجام کارهای اساسی، می‌توانید با استفاده از ابزارهای تخصصی هوش تجاری، مانند Qlik یا Power BI (پاور بی آی)، بیشترین ارزش را از یک بازار داده دریافت کنید. این ابزارها شامل داشبورد و تجسماتی هستند که تشخیص بینش داده‌ها را آسان می‌کند و در نهایت منجر به تصمیم‌گیری هوشمندانه‌تری می‌شود که به نفع شرکت است.

معماری بازار داده و Cloud

در حالی که بازار داده مزایای بهره‌وری و انعطاف‌پذیری بیشتر را به کسب و کارها ارائه می‌دهند، رشد غیر قابل توقف داده‌ها مشکلی را برای شرکت‌هایی ایجاد می‌کند که آنها را به این سمت می‌برد که به استفاده از راه‌حل داخلی ادامه می‌دهند.

هم‌زمان که انبارهای داده به ابر (Cloud) منتقل می‌شوند، بازار داده نیز به دنبال آن‌ها انتقال خواهد یافت. با ادغام منابع داده در یک مخزن واحد که حاوی تمام بازار داده است، کسب و کارها می‌توانند هزینه‌ها را کاهش دهند و اطمینان حاصل کنند که همه دپارتمان‌ها بدون محدودیت به داده‌های مورد نیاز خود در زمان واقعی دسترسی دارند.

سیستم‌عامل‌های مبتنی بر ابر امکان ایجاد، به اشتراک‌گذاری و ذخیره مجموعه داده‌های عظیم را با سهولت فراهم کرده و زمینه را برای دستیابی و تحلیل کارآمدتر و موثرتر داده ایجاد می‌کنند. سیستم‌های ابری برای رشد پایدار کسب و کار ساخته شده‌اند، بسیاری از ارائه‌دهندگان SaaS برای بهبود مقیاس‌پذیری هنگام کاوش در داده، ذخیره داده را از رایانه جدا می‌کنند.

انبار داده چیست؟

انبار داده مخزن مرکزی داده است که کل مجموعه داده کسب و کار را در اختیار دارد. دسترسی کنترل‌شده به داده‌ها در انبار داده برای انطباق با قوانین حریم خصوصی داده‌ها مهم است. علاوه بر این، جستجو در کل انبار داده می‌تواند برای کاربران نهایی پیچیده باشد.

جمع‌بندی: رویکرد از بالا به پایین یا از پایین به بالا؟

مثل همه چیز، انتخاب رویکرد به نیاز شما بستگی دارد. هر دو رویکرد موافقان و مخالفان خود را دارند. روش پایین به بالا برای اجرای سریع عالی است. شما می‌توانید هم‌زمان با تکامل نیازهای خود، آن را مقیاس‌بندی کنید. رویکرد از بالا به پایین یک پایه محکم به شما ارائه می‌دهد. با این حال، ساخت یک انبار داده ممکن است هزینه‌بر باشد.

حتما بخوانید:  تفکر سیستمی چیست؟

اینجاست که فضای ابری وارد می‌شود و رویکرد از بالا به پایین را محبوب‌تر می‌سازد. راه‌حل‌های مدرن انبار داده مبتنی بر ابر (به عنوان مثال، Redshift یا BigQuery) به کسب و کارها اجازه می‌دهد یک مخزن مرکزی داده بدون هزینه‌های گزاف انبار داده داشته باشند. بیشتر آن‌ها به راحتی مقیاس‌پذیر می‌شوند و بسیاری از این راه‌حل‌های انبار داده دارای مدل‌سازی پیچیده‌ای هستند که تفاوت فاحشی با دو روش ذکر شده در بالا دارد. به عنوان مثال Redshift و Snowflake، مدل داده‌های بسیار پیچیده‌ای دارند که در سازمان‌دهی داده‌ها برای تجزیه و تحلیل بسیار کارآمدتر است.

با ظهور فضای ابری، روند داده‌های مستقل در حال نزول است. درعوض، کسب و کارها به طور فزاینده‌ای داده‌های وابسته یا ترکیبی را انتخاب می‌کنند. با ظرفیت ذخیره‌سازی و محاسبه در مقیاس، ایجاد خوشه‌های داده گذرا و طولانی‌مدت نیز آسان‌تر شده است.


مجموعه

هوش تجاری

این پست بخشی از مجموعه هوش تجاری در کار و کسب است. ترتیب زیر را در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم.

  1. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  2. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  3. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  4. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  5. کلان داده (Big Data) چیست؟
  6. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  8. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  9. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  10. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  11. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  12. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  13. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  14. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  15. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  16. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  17. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  18. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  19. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  20. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  21. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  22. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  23. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  24. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  25. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  26. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  27. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  28. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  29. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  30. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  31. آموزش Power BI Report Server
  32. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  33. مسیر شغلی در هوش تجاری
  34. مهندسی داده چیست؟
  35. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  36. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  37. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  38. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  39. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  40. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  41. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  42. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  43. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  44. یادگیری ماشین چیست؟
  45. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  46. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  47. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  48. انبار داده چیست؟
  49. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  50. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  51. مدل‌سازی داده چیست؟
  52. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  53. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  54. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  55. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  56. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  57. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  58. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

بستن