データマートとは何ですか?
特定の部門またはユーザーグループ向けに集約されフィルタリングされたデータを含むデータ ウェアハウスの集中サブセット。ターゲットを絞った分析が可能になります。
によって Databricks Staff による投稿
- エンタープライズ・ウェアハウスから関連サブセットを抽出し、特定の分析ワークフローとレポート要件に合わせて最適化された部門固有の変換、集計、非正規化を適用するETLプロセスを通じて作成されます。
- メリットとしては、データセットを絞り込むことで複雑さを軽減し、クエリパフォーマンスを向上させること、データモデルと更新スケジュールを部門ごとに自律的に管理できること、特定のユーザーコミュニティに合わせたアクセス制御によってセキュリティを簡素化できることなどが挙げられます。
- デメリットとしては、複数のマートにわたるデータの冗長性、異なる変換ロジックによる潜在的な不整合、メンテナンスオーバーヘッドの増加、データサイロ化によるエンタープライズ全体の分析の妨げとなるリスクなどが挙げられます。
データマートとは
データマートは、テーブルのセットを含むキュレートされたデータベースです。単一のデータチームやコミュニティ、マーケティングやエンジニアリング部門といった基幹業務の特定のニーズに対応できるよう設計されています。データマートは通常、データウェアハウスよりも小規模で、特定の目的に特化しています。一般的には、大規模なエンタープライズのデータウェアハウスのサブセットとして扱われ、分析や BI（ビジネスインテリジェンス）、レポーティングに使用されます。データマートは、中央データウェアハウスとデータレイクの物理的現実における最初の進化的ステップでした。エーシーニールセンは、1970 年代初頭に、情報をデジタル保存し販促活動を促進するための最初のデータマートを顧客に提供しました。
データマートの特徴
- 通常、データマートの構築や管理は企業のデータチームが行いますが、各事業部署の専門家が組織的に行うことも可能です。
- 企業のデータスチュワードがデータマートを管理し、エンドユーザーは読み取り専用の権限が設定されます。これは、技術に精通していないユーザーによる重要なビジネスデータの誤った削除、変更を防ぐためです。
- 一般的には、ディメンションモデルとスタースキーマが使用されます。
- データマートは、大規模なデータウェアハウスからキュレートされたデータのサブセットを含んでいます。データは高度に構造化され、データチームによってデータクレンジングと適合化が施されて容易に理解、参照できるようになっています。
- データマートは、特定の基幹業務やユースケースに特有のニーズにあわせて設計されています。
- 基本的に、ユーザーは、SQL コマンドを使用してデータを参照します。
データマートの種類 － 独立型データマート、従属型データマート、ハイブリッド型データマート
データマートには、基本的に 3 つの種類があります。
- 独立型データマート：データウェアハウスの一部ではなく、エーシーニールセンが提供した最初のデータマートと非常によく似ています。通常、1 つの領域または対象領域に特化しています。データソースには、外部ソースと内部ソースの両方を含めることができます。データは変換、処理、データマートにロードされ、必要になるまで保存されます。
- 従属型データマート：既存のデータウェアハウスに従属する形で存在するデータマートです。トップダウンのアプローチを採用し、あらゆるデータを一元的に保存できます。何かしらの目的でデータを使用する際は、明確に定義されたデータのセクションを選択できます。
- ハイブリッド型データマート：データウェアハウスだけではなく、それ以外の独自のデータソースから取得したデータを組み合わせて使用します。これは、組織に追加された新たなグループや製品をアドホックに統合する場合など、さまざまな状況で役立ちます。ハイブリッド型データマートは、複数のデータベースが存在する環境に適しており、短期 間で導入できます。このようなシステムはデータクレンジングを容易にし、小規模なデータセントリックのアプリケーションと相性が良いとされています。
データマートのメリット
- 信頼できる唯一の情報源（SSOT）：データマートは、特定の基幹業務の単一のデータソースとして機能します。業務に関わる全ての人が同一の事実とデータに基づいて作業することを可能にします。
- 業務効率化をサポートするシンプルさ：ユーザーは、必要なデータを見つけるためにデータウェアハウス全体を調べたりテーブルを結合したりする必要はなく、あらかじめ精選されたデータマートで、必要なデータに容易にアクセスできます。
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データマートにおける課題
エンタープライズデータウェアハウスは、その企業における全てのデータ管理ニーズに対応するために善意で作成されています。しかし、各事業部署によってデータのニーズや目的が異なるため、あらゆるユーザーのニーズを満たすことはできません。そのため、各部門ではセルフサービスでの分析や、部門のレポーティングのニーズを満たすべく、時には IT 部門のサポートを受けながら、特定のデータウェアハウスの対象領域を拡張し、データをコピーして、独自のデータマートを作成しています。その結果、各部門のニーズを満たしたとしても、時間が経つにつれて、データのサイロ化やシャドーコピーの原因になります。また、多くの部署でこのようなことが行われている場合、組織内で信頼できる単一のデータソースが存在しなくなってしまいます。
レイクハウスはデータマートの課題をどのように解決するか
レイクハウスは、企業内に存在するデータウェアハウスとデータマートを単一のプラットフォーム上に設置し、セキュリティとガバナンスを統一することで、データマートの課題を解決しています。同時に、各チームが独自システムを持つことができる柔軟な環境を提供します。また、データマートや「拡張コピー」は、他の全てのデータと同じレイクハウスプラットフォーム上で作成されるため、類似したコピーの複製を防止できます。レイクハウスのデータカタログにより、重複コピーを発見し、タグ付けやデータ辞書の使用などのデータガバナンスルールを使用して、誰もが拡張コピーを発見できるようになります。
Databricks SQL でデータマートを構築する
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