Video: The Final Hours of Half-Life: Alyx -- Behind Closed Doors at Valve Interview 2025
Noen ganger kan du bare ikke Ikke ha et datalager hvor du kan hente data for data mart, så du må selvkilde dataene fra programmer. I mange (sannsynligvis mest) av disse situasjonene oppretter du en hurtigrapporteringsdata mart - i virkeligheten et miniatyrdatamagasin, men bygget for å møte kravene til et sett brukere som trenger datainnholdet nå.
Du følger samme metode og fullfører de samme prosessene for datautvinning, transformasjon, kvalitetssikring og lasting som du gjør med et datalager. Forskjellen er at du bruker denne metoden i mindre målestokk enn du gjør med et fullblåst datalager.
Som vist i denne figuren, må du ofte ta med data til en topp-down, quick-strike data mart for å svare på et bestemt sett med forretningsspørsmål innenfor relativt smale rammer. Du kan for eksempel legge til data om en bestemt region eller et territorium i et selskap, en delmengde av selskapets overordnede produktlinje eller en annen delingsmodell.
Så, hvis du trenger å starte fra bunnen av og ikke har et datalager for å levere data til data mart, hvorfor ikke bygge et fullskala datalager istedet? Her er tre grunner til å gå data-mart-ruten:
-
Hastighet: En hurtigrapporteringsdata mart blir vanligvis fullført på 90 til 120 dager, i stedet for mye lengre tid som kreves for et fullskala datalager.
-
Kostnad: Gjør jobben raskere betyr at du bruker mindre penger; det er så enkelt.
-
Kompleksitet og risiko: Når du jobber med færre data og færre kilder over en kortere periode, vil du sannsynligvis opprette et betydelig mindre komplekst miljø - og få færre tilknyttede risikoer.
