Konsep Data Mart

    A. Apakah data mart itu?

Sebuah data mart adalah bentuk sederhana dari sebuah gudang data yang difokuskan pada subjek tunggal (atau area fungsional), seperti Penjualan, Keuangan, atau Marketing. Data mart sering dibangun dan dikendalikan oleh satu departemen dalam sebuah organisasi. Mengingat subjek tunggal fokus mereka, data mart biasanya hanya menarik data dari beberapa sumber. Sumber-sumber dapat berupa sistem operasional internal, gudang data pusat, atau data eksternal.

Data Mart dan Data Warehouse ini keduanya bersandar pada filosofi tentang Data Warehouse yang berbeda. Yaitu filosofi yang berbeda antara Inmon dan Kimball. “The data warehouse is nothing more than the union of all the data marts” Data Warehouse itu tidak lebih dari sekumpulan Data Mart. (Ralph Kimball, Dec. 29, 1997). Statemen ini dibalas Inmon dengan sindiran halus sbb. “You can catch all the minnows in the ocean and stack them together and they still do not make a whale.” Anda dapat menangkap minnows (sejenis ikan kecil-kecil) di laut dan menumpuknya bersama dan mereka tetap tidak bisa menjadi ikan Paus. (Bill Inmon Jan. 8, 1998)

    B. Apa perbedaannya dengan data warehouse?

Sebuah gudang data, seperti data mart, berkaitan dengan bidang studi ganda dan biasanya dilaksanakan dan dikendalikan oleh unit organisasi pusat seperti perusahaan Teknologi Informasi (TI) kelompok. Seringkali, hal itu disebut data warehouse pusat atau perusahaan. Biasanya, data warehouse merakit data dari sistem beberapa sumber. Tidak ada dalam definisi dasar membatasi ukuran data mart atau kompleksitas keputusan dukungan data yang mengandung. Namun demikian, data mart biasanya lebih kecil dan kurang kompleks daripada gudang data, maka, mereka biasanya lebih mudah untuk membangun dan memelihara. Pada tabel dibawah merangkum perbedaan mendasar antara data warehouse dan data mart.

Tabel Perbedaan Antara Data Warehouse dan Data Mart

KATEGORI	DATA WEREHOUSE	DATA MART
Cakupan	Perusahaan	Bidang Usaha (LOB)
Subjek	Beberapa	Subjek Tunggal
Ukuran (Khas)	100 GB- TB+	< 100 GB
Waktu Pelaksanaan	Bulan Sampai Tahun	Bulan

   C.  Dependent and Independent Data Marts

Ada dua tipe dasar data mart, dependen dan independen. Kategorisasi ini terutama didasarkan pada sumber data yang feed data mart. Dependent data mart mengambil data dari sebuah gudang data sentral yang telah dibuat. Independen data mart, sebaliknya, adalah sistem mandiri yang dibangun dengan membuat data langsung dari sumber operasional atau sumber eksternal dari data, atau keduanya.

Perbedaan utama antara data mart independen dan dependen adalah bagaimana Anda mengisi data mart, yaitu, bagaimana Anda mendapatkan data dari sumber dan ke data mart. Langkah ini, yang disebut proses Ekstraksi-Transformasi dan Pemuatan (ETL), melibatkan memindahkan data dari sistem operasional, penyaringan, dan memasukkannya ke data mart.

Dengan dependent data mart, proses ini agak disederhanakan karena diformat dan diringkas (bersih) data yang telah dimuat ke dalam gudang data pusat. Proses ETL untuk data mart bergantung sebagian besar merupakan proses mengidentifikasi subset kanan data yang relevan dengan subjek data mart dan bergerak dipilih copy-nya, mungkin dalam bentuk diringkas. Dengan data  mart independen, namun Anda harus berurusan dengan semua aspek dari proses ETL, sebanyak yang Anda lakukan dengan sebuah gudang data sentral. Jumlah sumber mungkin akan lebih sedikit dan jumlah data yang terkait dengan data mart kurang dari gudang, mengingat fokus Anda pada subjek tunggal. Motivasi di balik penciptaan kedua jenis data mart juga biasanya berbeda. Dependent data mart biasanya dibangun untuk mencapai peningkatan kinerja dan ketersediaan, kontrol yang lebih baik, dan biaya telekomunikasi yang lebih rendah yang dihasilkan dari akses lokal data yang relevan dengan departemen tertentu. Penciptaan data mart  independen sering didorong oleh kebutuhan untuk memiliki solusi dalam waktu yang lebih singkat.

    D.    Apa Langkah-langkah dalam implementasi Data Mart?

1.      Merancang / desain

Desain adalah langkah pertama dalam proses data mart. Langkah ini mencakup semua tugas dari memulai permintaan untuk data mart melalui pengumpulan informasi tentang persyaratan, dan mengembangkan desain logis dan fisik dari data mart. Langkah desain melibatkan tugas-tugas berikut

ü  Mengumpulkan kebutuhan bisnis dan teknis

ü  Mengidentifikasi sumber data

ü  Memilih subset data yang sesuai

ü  Merancang struktur logis dan fisik dari data mart

2.      Membangun / Constructing

Langkah ini termasuk membuat database fisik dan struktur logis yang terkait dengan data mart untuk menyediakan akses cepat dan efisien untuk data. Langkah ini melibatkan tugas-tugas berikut :

ü  Membuat database fisik dan struktur penyimpanan, seperti tablespace, terkait dengan data mart.

ü  Membuat objek skema, seperti tabel dan indeks yang didefinisikan dalam langkah desain.

ü  Menentukan cara terbaik untuk mengatur tabel dan struktur akses.

3.      Mengisi / Populating

Langkah mengisi mencakup semua tugas yang berhubungan untuk mendapatkan data dari sumber, membersihkannya, memodifikasi ke format yang tepat dan tingkat detail, dan bergerak ke dalam data mart. Lebih formal menyatakan, langkah mengisi melibatkan tugas-tugas berikut :

ü  Pemetaan sumber data untuk target struktur data

ü  Penggalian data

ü  Pembersihan dan transformasi data

ü  Memuat data ke dalam data mart

ü  Membuat dan menyimpan metadata

4.      Mengakses / Accsessing

Langkah mengakses melibatkan menempatkan data yang akan digunakan: query data, menganalisanya, membuat laporan, chart, dan grafik, dan penerbitan ini. Biasanya, pengguna akhir menggunakan alat front-end grafis untuk mengajukan pertanyaan ke database dan menampilkan hasil dari query tersebut. Langkah mengakses mengharuskan Anda melakukan tugas berikut :

ü  Mengatur lapisan menengah untuk alat front-end untuk digunakan. Lapisan ini, metalayer itu, menerjemahkan struktur database dan nama objek ke dalam istilah bisnis, sehingga pengguna akhir dapat berinteraksi dengan data mart menggunakan istilah-istilah yang berhubungan dengan fungsi bisnis.

ü  Menjaga dan mengelola interface ini bisnis.

ü  Mengatur dan mengelola struktur database, seperti tabel diringkas, yang membantu queries disampaikan melalui alat front-end mengeksekusi dengan cepat dan efisien.

5.      Mengelola / Managing

ü  Langkah ini melibatkan mengelola data mart selama masa pakai. Pada langkah ini, Anda melakukan tugas-tugas manajemen seperti berikut : Memberikan akses yang aman ke data

ü  Mengelola pertumbuhan data

ü  Mengoptimalkan sistem untuk kinerja yang lebih baik

ü  Memastikan ketersediaan data bahkan dengan kegagalan sistem

     E.  Alasan untuk membuat data mart

1.      Akses mudah ke data yang sering dibutuhkan.

2.      Membuat tampilan kolektif oleh sekelompok pengguna.

3.      Meningkatkan pengguna akhir waktu respon.

4.      Kemudahan penciptaan.

5.      Biaya lebih rendah daripada menerapkan Data warehouse penuh.

6.      Potensi pengguna yang lebih jelas daripada di sebuah gudang Data penuh.