Wie Data Governance Ihnen bei Data Marts hilft
Frustriert von langsamen Finanzauswertungen? Data Warehouses sind für das Speichern und Auswerten großer Datenmengen unverzichtbar, können aber überfordern, wenn jemand eine bestimmte Erkenntnis sucht. Für die Fachbereiche gibt es Data Marts, die Daten zugeschnitten ordnen und zugänglich machen. Dieser Beitrag zeigt die wesentlichen Unterschiede und wie Data Marts Self-Service-Analysen unterstützen.
Was Data Marts sind und wie sie sich vom Data Warehouse unterscheiden
Ein Data Mart ist wie ein kleiner, auf eine Abteilung zugeschnittener Laden innerhalb eines riesigen Supermarkts, des Data Warehouse.
Vergleichen wir diesen Laden mit dem großen Datenlager, dem Data Warehouse. Ein Data Warehouse ist wie ein gewaltiger Supermarkt, der alle Waren (Daten) führt, die ein Unternehmen je brauchen könnte. Er ist nach Art geordnet (Datenbanken, Vertriebszahlen, Kundenangaben), kann aber überfordern, wenn man etwas Bestimmtes sucht.
Data Warehouses bieten einen zentralen Speicher, um große Datenmengen abzulegen und auszuwerten. Um Verarbeitung, Abruf und Auswertung zu verbessern, legen sie Informationen in normalisierter Form ab. Die Normalisierung verringert Doppelungen und stärkt die Datenintegrität. Für Maschinen ist dieses geordnete Format ideal, für die Nutzer ist es jedoch oft schwer zu lesen und die Beziehungen zwischen einzelnen Datenpunkten zu erkennen. Hier kommen Data Marts ins Spiel. Data Marts sind darauf angelegt, leichter bedienbar zu sein, richten sich meist auf einen bestimmten Fachbereich und stellen Daten so dar, dass Analystinnen und Analysten sie leichter verstehen.
Data Marts wirken als eigene Schicht über dem Gerüst des Data Warehouse, zugeschnitten auf den Bedarf einer bestimmten Abteilung oder Einheit. Sie halten einen Ausschnitt der Informationen des Data Warehouse, sorgfältig ausgewählt und für einen bestimmten Zweck geordnet. Jede Abteilung braucht bestimmte Teile des Schemas im Data Warehouse.
Zurück zu unserem Bild: Data Marts sind kleinere Läden im Supermarkt, jeweils einer Abteilung gewidmet, etwa der Backstube. Sie führt nur, was zum Backen gehört (Mehl, Zucker, Rezepte), sodass die Bäckerinnen und Bäcker (die Nutzer der Abteilung) viel schneller finden, was sie brauchen.
Wie sieht das in der Praxis aus?
Data Warehouses legen Informationen sehr geordnet ab. Jede Angabe steht für sich, um Doppelungen zu vermeiden. Stellen Sie sich eine Tabelle mit Transaktionen vor, die Beträge enthält, aber keine Kundennamen. Stattdessen steht dort eine Kundenkennung (etwa „101“), die auf eine andere Tabelle mit den Namen verweist (etwa „Peter Walker“). Dieser geordnete Aufbau ist für Fachleute großartig, doch wer ihn nicht kennt, findet sich schwer zurecht.
Data Marts sind vorbereitete Gruppen von Tabellen. Sie nehmen Daten aus dem Warehouse und ordnen sie für einen bestimmten Zweck neu. Ein Data Mart fürs Marketing enthält etwa nur Marketingdaten, bereits für die Auswertung aufbereitet. Statt getrennter Tabellen für Kundenkennung, Artikelkennung und Preis zeigt der Data Mart unmittelbar „Peter Walker hat ein T-Shirt für 30 Euro gekauft“. Das macht die Auswertung für das Marketing viel schneller und einfacher.
Kurz gesagt: Data Warehouses legen alles sehr geordnet ab, doch das Gesuchte zu finden kann aufwendig sein. Data Marts nehmen Daten aus dem Warehouse und ordnen sie für bestimmte Zwecke neu, was die Auswertung deutlich erleichtert.
Data Marts sind eine überzeugende Lösung für gezielte Auswertungen, besonders bei Vorhaben unter Zeitdruck. Dateningenieure und Entwicklerinnen arbeiten mit kleineren, handlicheren Datensätzen, was die Komplexität verringert und den Ablauf strafft. Zudem sind sie schnell umgesetzt. Damit passen sie gut zu Unternehmen mit klar umrissenem Auswertungsbedarf und knappen Mitteln.
Vorteile von Data Marts
Self-Service-Analysen ermöglichen
Data Marts öffnen den Zugang zu Daten und versetzen Nutzer in den Fachbereichen ohne tiefe technische Kenntnisse in die Lage, Daten eigenständig zu erkunden und auszuwerten. Die denormalisierte Struktur und die gut bedienbare Darstellung machen es leicht, Data Marts an Visualisierungswerkzeuge wie Tableau oder Power BI anzubinden, sodass Nutzer Berichte, Dashboards und Darstellungen ohne die IT erstellen können.
Beispiel: Ein Marketingteam kann über einen Data Mart fürs Marketing die Kaufmuster der Kunden auswerten, ohne sich durch das gesamte Data Warehouse arbeiten zu müssen. Der Mart liefert einen unmittelbar zugänglichen Datensatz, mit dem das Team im Self-Service Berichte zum Kundenverhalten erstellt, Entwicklungen erkennt und Kampagnen verbessert.
Mehr Sicherheit
Data Marts spielen eine entscheidende Rolle für Data Governance und Sicherheit. Indem sensible Daten in bestimmten Marts abgegrenzt werden, kann ein Unternehmen den Zugriff auf Berechtigte beschränken. Das schützt vertrauliche Informationen, hält Datenschutzvorgaben ein und verhindert unbefugten Zugriff.
Beispiel: Ein Unternehmen gibt dem Marketing Zugang zum Data Mart fürs Marketing und beschränkt zugleich den Zugriff auf Finanzdaten. So bleiben sensible Finanzinformationen geschützt, während das Marketing seine Entscheidungen auf Daten stützen kann.
Wie Dawiso Ihnen helfen kann
Data Governance regelt den Zugang zum Data Mart. Sie bestimmt, welche Informationen sichtbar sind, senkt das Risiko unbefugter Datenabflüsse und ihres Missbrauchs, sichert einen geordneten Umgang mit Daten und verhindert versehentliche oder böswillige Veränderungen.
Über die Sicherheit hinaus bietet Dawiso Finanzteams einen weiteren wesentlichen Vorteil: einen besseren Einblick in die Data Lineage. Den Weg der Daten zu verstehen ist für Finanzteams entscheidend. Dawiso vereinfacht das, indem es genau zeigt, woher jede Angabe im Data Mart stammt. So lässt sich jede Kennzahl auf die Tabelle oder das System zurückführen, aus dem sie kommt. Diese Transparenz schafft Vertrauen in die Richtigkeit der Daten und erlaubt Finanzteams, fundiert zu entscheiden, weil sie den Hintergrund der Daten klar vor Augen haben.
