Dalam beberapa implementasi Data Warehouse, data maet adalah miniature dari data warehouse. Juga sering digunakan untuk memberikan informasi kepada segmen fungsional organisasi.
Contoh umum penggunaannya misal untuk departemen penjualan, departemen persediaan dan pengiriman, departemen keuangan, manajemen tingkat atas, dan seterusnya.
Data mart juga dapat digunakan untuk gudang data segmen data untuk mencerminkan bisnis secara geografis terletak di mana masing-masing daerah relatif otonom.
Sebagai contoh, sebuah organisasi layanan yang besar mungkin memperlakukan pusat operasi regional sebagai unit usaha perorangan, masing-masing dengan data sendiri yang memberikan kontribusi untuk gudang data master.
Contoh produk data mart yaitu SmartMart (IBM), Visual Warehouse (IBM), PowerMart (Informatica), dan lain sebagainya.
Biasanya, data mary berisi sub-kumpulan tabel di database Anda dan juga dapat berisi subkumpulan kolom dalam tabel.
Bila Anda membuat data mart, Anda menentukan tabel fakta, tabel dimensi, dan referensi di antara tabel.
Data mart tidak perlu menjadi duplikasi dari desain tabel fakta dan dimensi gudang Anda. Misalnya, Anda dapat menunjuk tabel dimensi di skema gudang anda sebagai tabel fakta.
Untuk memperbaiki pemrosesan kueri, batasi jumlah tabel dimensi, dan kolom di dalam tabel dimensi. Identifikasi hanya kolom yang diperlukan untuk menanggapi pertanyaan anda.
Data mart juga dapat digunakan untuk gudang data segmen data untuk mencerminkan bisnis secara geografis terletak di mana masing-masing daerah relatif otonom.
Sebagai contoh, sebuah organisasi layanan yang besar mungkin memperlakukan pusat operasi regional sebagai unit usaha perorangan, masing-masing dengan data sendiri yang memberikan kontribusi untuk gudang data master.
Contoh produk data mart yaitu SmartMart (IBM), Visual Warehouse (IBM), PowerMart (Informatica), dan lain sebagainya.
Biasanya, data mary berisi sub-kumpulan tabel di database Anda dan juga dapat berisi subkumpulan kolom dalam tabel.
Bila Anda membuat data mart, Anda menentukan tabel fakta, tabel dimensi, dan referensi di antara tabel.
Data mart tidak perlu menjadi duplikasi dari desain tabel fakta dan dimensi gudang Anda. Misalnya, Anda dapat menunjuk tabel dimensi di skema gudang anda sebagai tabel fakta.
Untuk memperbaiki pemrosesan kueri, batasi jumlah tabel dimensi, dan kolom di dalam tabel dimensi. Identifikasi hanya kolom yang diperlukan untuk menanggapi pertanyaan anda.
Kelebihan Data Mart
Dapat meningkatkan waktu respon pengguna akhir, karena berisi data mentah yang memungkinkan sistem komputer untuk fokus pada satu tugas, sehingga meningkatkan kinerja.Berbeda dengan sistem OLTP, data mart juga dapat menyimpan data historis yang memungkinkan pengguna untuk menganalisis kecenderungan data.
Selain itu, tidak begitu mahal dan kompleks sebagai data gudang untuk setup dan implementasinya karena masalah teknis tidak begitu sulit untuk diselesaikan.
Kekurangan Data Mart
Data mart memiliki nilai yang terbatas karena tidak dapat melihat organisasi secara keseluruhan dan pelaporan dan analisis potensi terbatas.Data Mart vs Data Warehouse
Data warehouse merupakan gabungan dari beberapa data mart dan levelnya berada pada perusahaan atau organisasi.Sedangkan data mart merupakan bagian dari datawarehouse dan berada level departemen pada perusahaan atau organisasi tersebut.
Data mart hanya menangani satu buah proses bisnis, misalkan penjualan, maka hanya proses penjualan saja yang ditangani, Perbandingan antara data warehouse dan data marrt dapat dilihat pada tabel berikut ini.