{"id":174852,"date":"2023-04-24T09:41:04","date_gmt":"2023-04-24T08:41:04","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=174852"},"modified":"2026-02-06T06:53:12","modified_gmt":"2026-02-06T05:53:12","slug":"datamart-tool-fuer-die-verwaltung-von-betriebsdaten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/datamart-tool-fuer-die-verwaltung-von-betriebsdaten","title":{"rendered":"Datamart: Tool f\u00fcr die Verwaltung von Betriebsdaten"},"content":{"rendered":"

Datamart: Die Verwaltung von Big Data ist zu einer entscheidenden Herausforderung f\u00fcr Unternehmen geworden, die einen starken \u00dcberblick \u00fcber den Fluss der produzierten Daten haben und auf die spezifischen Bed\u00fcrfnisse der verschiedenen Berufe reagieren m\u00fcssen. In den unterschiedlichsten Gesch\u00e4ftsumgebungen wird der Zugang zu spezialisierten Daten, die nach Kriterien geordnet sind, die von den Nutzern und Fachleuten definiert wurden, unerl\u00e4sslich und kann entscheidende Wettbewerbsvorteile bieten.<\/strong><\/p>\nDer Datamart ist das Werkzeug, um diesen Bedarf zu decken: Aus diesem Grund vermehren Unternehmen ihre strategischen Datamarts.\n

Was ist ein Datamart ?<\/h3>\nDer Datamart oder Datenspeicher ist in immer mehr Unternehmen zu einem wichtigen Instrument geworden, um die schnelle Verarbeitung von Daten durch die Gesch\u00e4ftsleute zu gew\u00e4hrleisten.\n\nDie St\u00e4rke des Datamart liegt darin, dass er Daten speichert, die auf bestimmte Gesch\u00e4ftsaktivit\u00e4ten spezialisiert sind. So k\u00f6nnen Fachleute darauf zugreifen und in geordneter Form schnell die Informationen finden, die sie f\u00fcr Entscheidungen, Gesch\u00e4ftsstrategien usw. ben\u00f6tigen. Ein Datamart kann daher als Teilmenge eines Data Warehouse<\/a> f\u00fcr bestimmte Nutzerkategorien betrachtet werden.\n\nW\u00e4hrend das Data Warehouse alle von einem Unternehmen erzeugten Rohdaten sammelt, um sie zu sortieren und zu organisieren, enth\u00e4lt der Datamart sortierte, aggregierte und nach bestimmten Gesch\u00e4ftszwecken oder Bereichen organisierte Daten und wird von Fachleuten mit genau definierten und vorher bekannten Bed\u00fcrfnissen konsultiert.\n
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Welche Arten von Datamart gibt es?<\/h3>\nDie Funktionsweise von Datamart wurde in zwei verschiedenen Schulen von zwei Computerwissenschaftlern theoretisiert: Bill Inmon und Ralph Kimball. Der Unterschied zwischen den beiden Schulen liegt in der Positionierung des Datamart innerhalb der Datenbanken der Unternehmen.<\/a>\n\nNach Bill Inmon entspricht der Datamart einem Datenstrom, der aus dem Data Warehouse kommt und nach bestimmten Anforderungen sortiert ist: Der Datamart enth\u00e4lt also spezialisierte Daten, die von Fachleuten genutzt werden sollen.\n\nF\u00fcr Bill Inmon nimmt der Datamart eine periphere Position im Data Warehouse ein. Nach dem Ansatz von Ralph Kimball hingegen befindet sich der Datamart im Herzen des Data Warehouse, d. h. das Data Warehouse besteht aus mehreren Datamarts, in denen aggregierte Fachdaten zusammengefasst sind.\n\nBeide Ans\u00e4tze konvergieren in einer Vision des Datamarts als eine spezialisierte und geordnete Untermenge eines Data Warehouse.\n\nDatamarts k\u00f6nnen je nach ihrer Beziehung zum Data Warehouse in drei Gruppen eingeteilt werden. Es gibt abh\u00e4ngige, unabh\u00e4ngige und hybride Datamarts.\n
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  1. Der abh\u00e4ngige Datamart<\/strong> ist strikt verbunden, er wurde aus dem Data Warehouse erstellt und ist eine Untermenge davon.<\/li>\n \t
  2. Der unabh\u00e4ngige Datamart<\/strong> wurde nicht aus dem Data Warehouse erstellt und kann aus einer anderen Quelle stammen.<\/li>\n \t
  3. Der hybride Datamart<\/strong> schlie\u00dflich erm\u00f6glicht die Integration von Quellen aus dem Hauptdatamart und aus anderen operativen Systemen.<\/li>\n<\/ol>\n

    Aufbau und Vorteile des Datamart<\/h3>\nDatamart<\/strong> kann nach verschiedenen Schemata strukturiert werden. Die beliebtesten Schemata sind das Sternschema und das Schneeflockenschema. Das Stern-Schema hat den Vorteil, dass beim Schreiben von Abfragen weniger Verbindungen ben\u00f6tigt werden, da es keine Abh\u00e4ngigkeiten zwischen den Dimensionen gibt. Auf der anderen Seite ben\u00f6tigt die Schneeflockenstruktur weniger Speicherplatz, beinhaltet aber eine komplexere Architektur.\n\nDatamarts<\/strong> haben einige wichtige Vorteile, die ihre Popularit\u00e4t gef\u00f6rdert haben. Erstens erm\u00f6glichen sie die Arbeit mit kleineren und einheitlicheren Datenportionen. Dadurch wird die Such- und Analysearbeit<\/strong> einfacher und schneller.\n\nAu\u00dferdem kann durch die Organisation der Daten in mehreren spezialisierten Bl\u00f6cken und deren Trennung von den Quellen eine \u00dcberlastung des Data Warehouse vermieden werden, da verschiedene Fachleute innerhalb eines Unternehmens die Informationen, die sie ben\u00f6tigen, im Datamart ihres Fachgebiets suchen k\u00f6nnen, anstatt das Data Warehouse zu durchsuchen.\n\nAu\u00dferdem k\u00f6nnen die Nutzer durch eine solche Organisation schnell auf Daten unterschiedlicher Art zugreifen, da sie wissen, in welchem Datamart sie abgelegt sind. Aufgrund der Organisation und der geringen Gr\u00f6\u00dfe ist die Verwaltung und Wartung eines Datamart viel schneller und einfacher als die Verwaltung eines Data Warehouse.<\/a>\n\nEin weiterer Vorteil des Datamart liegt in seiner Benutzerfreundlichkeit: Endbenutzer k\u00f6nnen leicht auf Informationen zugreifen, ohne notwendigerweise alle Daten im Data Warehouse<\/a> zu kennen und ohne komplexe Abfragen zusammenstellen zu m\u00fcssen.\n\nUnd schlie\u00dflich erm\u00f6glicht die Tatsache, dass die Daten nach vorher festgelegten Kriterien aggregiert und organisiert werden, schnelle Analysen der wichtigsten Trends und damit die schnelle Verabschiedung von operativen Strategien.\n

    Wie erstellt man ein Datamart ?<\/h3>\nOft kann ein Data Scientist<\/strong> auf der Grundlage eines zuvor erstellten Datamart arbeiten. In anderen F\u00e4llen muss er\/sie ein Datamart erstellen, um die Datenverarbeitung und die Entscheidungsfindung in seinem\/ihrem Unternehmen zu unterst\u00fctzen.\n\nDie F\u00e4higkeit, die f\u00fcr die Erstellung eines Datamart<\/strong> erforderlichen F\u00e4higkeiten zu mobilisieren, ist daher ein wichtiger Vorteil sowohl f\u00fcr einen erfahrenen Data Scientist als auch f\u00fcr einen Anf\u00e4nger. Um ein Datamart zu erstellen, kann der Data Scientist<\/a> in mehreren Schritten vorgehen.\n
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    1. Zun\u00e4chst muss er ein robustes, zug\u00e4ngliches und funktionales Datamart<\/strong> entwerfen. Dazu muss er sowohl die vom Unternehmen erzeugten Daten, ihre verschiedenen Quellen als auch die wichtigsten Bed\u00fcrfnisse der verschiedenen Gesch\u00e4ftsbereiche erfassen.<\/li>\n \t
    2. Dann definiert er die Untergruppen, in denen die Daten zusammengefasst werden, d. h. ihr Grundschema. Anschlie\u00dfend organisiert er die logische Anordnung der Schemata und ihre physische Struktur.<\/li>\n \t
    3. Nach der Designarbeit beginnt der Data Scientist<\/strong> mit dem Aufbau der Datenbank und ihrer logischen Struktur. In diesem Schritt wird er die Tabellen, Indizes und Zugriffskontrollen erstellen.<\/li>\n \t
    4. Der vierte Schritt besteht darin, das Datamart mit Daten aus verschiedenen Quellen zu f\u00fcllen: Der Data Scientist muss darauf achten, dass er die Daten bereinigt und organisiert, bevor er sie in das Datamart einf\u00fcgt.<\/li>\n \t
    5. Der f\u00fcnfte Schritt besteht darin, die Struktur zu schaffen, die den Gesch\u00e4ftsexperten einen einfachen und funktionalen Zugriff auf die Daten erm\u00f6glicht. Eventuell kann der Data Scientist eine API oder andere Schnittstellen einrichten<\/a>, die die Nutzung und den Zugriff auf die Daten erleichtern.<\/li>\n \t
    6. Schlie\u00dflich muss sich der Data Scientist um die Verwaltung des Datamart k\u00fcmmern, indem er den Zugriff kontrolliert<\/strong>, neue relevante Daten hinzuf\u00fcgt und Ausf\u00e4lle verwaltet.<\/li>\n<\/ol>\nWenn du dich zum Data Scientist<\/strong> ausbilden l\u00e4sst, wirst du lernen, all diese F\u00e4higkeiten zu mobilisieren, um das Datenmanagement deines Unternehmens<\/a> zu f\u00f6rdern.\n\n\n
      Data Scientist Fortbildung<\/a><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      Datamart: Die Verwaltung von Big Data ist zu einer entscheidenden Herausforderung f\u00fcr Unternehmen geworden, die einen starken \u00dcberblick \u00fcber den Fluss der produzierten Daten haben und auf die spezifischen Bed\u00fcrfnisse der verschiedenen Berufe reagieren m\u00fcssen. In den unterschiedlichsten Gesch\u00e4ftsumgebungen wird der Zugang zu spezialisierten Daten, die nach Kriterien geordnet sind, die von den Nutzern und […]<\/p>\n","protected":false},"author":76,"featured_media":174853,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"editor_notices":[],"footnotes":""},"categories":[2472],"class_list":["post-174852","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-ki"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/174852","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/76"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=174852"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/174852\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":217601,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/174852\/revisions\/217601"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/174853"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=174852"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=174852"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}