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Die richtigen Daten am richtigen Ort: Verstehen Sie den Wert von Data Marts für Ihre Datenstrategie
Stellen Sie sich folgende Situation vor: Es ist Montag, 9 Uhr morgens. Das Vertriebsteam benötigt einen Pipeline- , die Finanzabteilung möchte den Cashflow prognostizieren, und das Marketingteam Leads mit Conversions abgleichen Alles gleichzeitig. Und die IT-Abteilung wird natürlich zum „Datenzähler“ des Unternehmens.
Wenn Sie sich darin wiedererkennen, sind Sie nicht allein. Gartner- Bericht , haben 95 % der Unternehmen immer noch Schwierigkeiten, Daten effektiv zu organisieren und an die einzelnen Abteilungen weiterzugeben .
Letztendlich fehlt es nicht an Daten, sondern an einer Struktur, die den Zugriff vereinfacht, Informationen nach Bereichen gliedert und Geschwindigkeit ermöglicht, ohne die Kontrolle zu beeinträchtigen. Genau hier setzt der Data Mart an. Er ist wie eine intelligente Erweiterung des Data Warehouse : schlanker, spezifischer und darauf ausgelegt, jedem Bereich die benötigten Daten bereitzustellen – ohne die IT-Abteilung zu überlasten.
In diesem Artikel erklären wir, warum Data Marts die ideale Lösung für Teams sind, die schnell handeln müssen, wie sie in der Praxis funktionieren und was Sie vor dem nächsten Schritt beachten sollten. Denn letztendlich sind verzögerte Daten nutzlose Daten.
Viel Spaß beim Lesen!
Für viele Unternehmen liegt die Schwierigkeit nicht im Vorhandensein von Daten, sondern darin, diese Daten in klare Antworten für jeden einzelnen Geschäftsbereich umzuwandeln.
Hier kommt der Data Mart . Der Begriff „Mart“ stammt vom englischen Wort „ market “ und bezeichnet einen segmentierten „Datenmarkt“, auf dem jedes Team nur die Daten findet, die es tatsächlich benötigt. In der Praxis dient er dazu, überschüssige Informationen zu filtern und sofort nutzbare Datenblöcke bereitzustellen – ohne Datenmüll oder Verschwendung.
Im Wesentlichen fungiert ein Data Mart als spezialisierte Erweiterung eines Data Warehouse . Während das Warehouse alle Daten an einem Ort bündelt, organisiert der Data Mart kleinere, spezifische Blöcke, die von Vertriebs-, Marketing- und Finanzteams sofort genutzt werden können – ganz ohne Warteschlangen, Nachbearbeitung oder Überlastung der IT. Man kann dies auch mit der Struktur des sogenannten „Medaillons“ aus Bronze, Silber und Gold vergleichen, wobei der Data Mart das „Gold“ darstellt.
Dadurch erhält jeder Bereich mehr Autonomie bei der Berichtserstellung, der Auswertung von Kennzahlen und der Entscheidungsfindung, ohne mit anderen strategischen Anforderungen des Unternehmens um Ressourcen konkurrieren zu müssen.
Doch es gibt nicht den einen Weg, einen Data Mart . Im Folgenden werden wir die wichtigsten Typen und ihre jeweiligen Anwendungsbereiche erläutern.
Arten von Data Marts
Im Allgemeinen Data Marts auf drei Hauptarten strukturiert werden, je nach ihrem Integrationsgrad mit der übrigen Datenarchitektur :
- Abhängiger Data Mart : Er basiert auf dem Data Warehouse . Alle Daten stammen aus einer zentralen Quelle, wodurch Konsistenz, Governance und Standardisierung gewährleistet werden;
- Unabhängiger Data Mart Data Warehouse zu durchlaufen . Er ist schneller zu implementieren, erfordert aber zusätzliche Aufmerksamkeit hinsichtlich Qualität und Integration;
- Hybrid : Diese Variante kombiniert die beiden Formate. Sie verknüpft Daten aus dem Data Warehouse bei Bedarf mit Informationen aus externen Systemen. Dies ist eine interessante Option für Unternehmen, die bereits über eine robuste zentrale Datenbank verfügen, aber Flexibilität benötigen.
Jedes Format erfüllt einen spezifischen Bedarf , und das Verständnis dieses Unterschieds ist wichtig, um zu definieren, wie ein Data Mart auf praktische Weise Wert generieren kann.
Vor diesem Hintergrund stellt sich nun die Frage: Wie kann der Data Mart tatsächlich Ordnung ins Chaos ? Das ist der nächste Schritt.
Die zentrale Speicherung aller Daten bringt wenig, wenn das Team in der Praxis weiterhin mit zeitaufwändigen Suchvorgängen, unvollständigen Berichten und IT-Engpässen . Hier setzt der Data Mart an: Er ist nicht nur eine „Mini-Datenbank“, sondern eine Struktur, die Daten filtert, auswählt und nur das bereitstellt, was jeder Bereich tatsächlich benötigt .
Der Data Mart basiert auf drei grundlegenden Säulen , die definieren, wie er Informationen übersichtlich und benutzerfreundlich organisiert:
- Spezialisierung nach Geschäftsbereich : Die erste Säule ist die Aufteilung nach Thema oder Bereich. Der Vertrieb möchte beispielsweise nicht in Kreditorenbuchhaltungsdaten wühlen müssen, sondern Pipelines Leads , Funnels und Kampagnenergebnisse einfach vergleichen können
- Geschwindigkeit beim Datenabruf : Da die Informationen bereits organisiert sind, laufen Abfragen reibungsloser ab. Die Daten treffen schnell ein, ohne das IT-Team mit wiederholten operativen Anfragen zu überlasten. Es ist, als hätte man mehrere Abkürzungen anstelle einer einzigen, verstopften Straße, jedes Mal, wenn eine neue Frage auftaucht;
- Optimierte Performance : Die letzte Säule ist die technische Ausgewogenheit. Der Data Mart arbeitet mit kleineren Datenblöcken, wodurch das im Data-Warehouse . So führen umfangreiche Berichte selbst zu Spitzenzeiten nicht zu einem vollständigen Systemstillstand. Für das technische Team bedeutet dies weniger Engpässe und eine höhere Flexibilität der Infrastruktur.
Mit dieser soliden Grundlage entwickelt sich der Data Mart von einem bloßen technischen Werkzeug zu einem festen Bestandteil des Alltags. Denn Organisation ist erst der Anfang: Der wahre Mehrwert entsteht erst, wenn all dies mit den Entscheidungsträgern zusammenwirkt – und genau das werden wir im Folgenden untersuchen.
Ein Data Mart beschränkt sich nicht nur auf die Organisation von Tabellen: Er sorgt dafür, dass die Informationen aus der Schublade geholt werden und die Entscheidungsträger mit Zuversicht erreichen.
In vielen Unternehmen ist der Arbeitsalltag noch immer von widersprüchlichen Berichten, Dashboards und Tabellenkalkulationen geprägt, bei denen niemand weiß, welche die endgültige Version ist. laut Forrester mit dem Warten auf Daten verbringen . Ein Data Mart verkürzt diesen Weg, doch die Vorteile gehen weit darüber hinaus.
Laut McKinsey , dass Unternehmen, die Daten nach Bereichen segmentieren, umsetzbare Erkenntnisse gewinnen, um bis zu 42 % höher , da die Trennung die Informationen bereits an der Quelle zuverlässig macht und keine Nachbearbeitung bei jeder Zahlenänderung erforderlich ist.
Dies führt zu Vorteilen , die über die technischen Aspekte hinausgehen:
- Live-BI, die mit dem Geschäftstempo Schritt hält : Dashboards sind nicht mehr statisch, sondern laufen in Echtzeit mit sauberen Daten, ohne manuelle Nachbearbeitung. Das verkürzt den Weg zwischen denen, die die Daten sammeln, und denen, die die Ergebnisse präsentieren müssen;
- Eine reibungslose Governance : Der Data Mart definiert Zugriffsrechte, vermeidet Datenredundanz und gewährleistet Nachvollziehbarkeit. So kennt jeder Bereich seine Grenzen, das IT-Team konzentriert sich auf das Wesentliche, und das Risiko von Kommunikationsproblemen sinkt.
- Eine solide Grundlage für KI und fortgeschrittene Analytik : Die systematische Segmentierung von Daten steigert nicht nur die Performance, sondern liefert auch fehlerfreie Vorhersagemodelle. Mit diesen zuverlässigen Bausteinen testet, optimiert und skaliert das Unternehmen künstliche Intelligenz (KI) nachhaltig.
- Skalierbarkeit zu geringeren Kosten : Laut der Boston Consulting Group (BCG) können durch eine segmentierte Architektur die Verarbeitungskosten um bis zu 30 % , wodurch Budget für das frei wird, was wirklich zählt – Produktverbesserung, Innovation und Skalierung von Datenprojekten;
- Echte Autonomie, nicht nur leere Worte : Jeder Bereich kann Fragen ohne Wartezeiten beantworten, Berichte erstellen, Hypothesen testen und notwendige Anpassungen schneller vornehmen. So werden Daten nicht länger zum Engpass, sondern zu einer Grundlage für die Weiterentwicklung des Unternehmens.
Wenn alle Teile zusammenpassen, der Data Mart für einen reibungslosen und zuverlässigen Datenfluss in dem Tempo, das für diejenigen erforderlich ist, die schnelle Entscheidungen treffen müssen.
Und genau damit dies funktioniert, zählt jedes Detail, vom Erfassungsprozess bis zur Wahl der Werkzeuge. Wo beginnen wir also mit dieser Umsetzung?
Ein gut Data Mart ist nicht einfach per Knopfdruck einzurichten, muss aber auch kein endloses Projekt sein. Der Schlüssel liegt darin, einige wesentliche Schritte in der richtigen Reihenfolge zu befolgen , um Nacharbeiten zu vermeiden und sicherzustellen, dass die Struktur von Anfang an funktioniert.
Das sollten Sie auf keinen Fall verpassen:
- Erfassen Sie Ihre Datenquellen : Alles beginnt damit, zu wissen, woher die Informationen stammen: ERP, CRM, Finanzsysteme, Tabellenkalkulationen oder externe APIs? Was ist kritisch? Wem gehört es? Wie oft wird jede Datenbank aktualisiert? Wenn Sie diesen Schritt überspringen, riskieren Sie doppelte Informationen, veraltete Daten und Nacharbeiten bei der Berichtserstellung;
- Organisieren Sie thematische Blöcke und definieren Sie die Governance : Nachdem die Datenquellen geklärt sind, geht es nun darum, die Gruppierung der Daten zu strukturieren. Welche Blöcke decken welchen Bereich ab? Was ist spezifisch für Vertrieb, Marketing und Finanzen? Hier kommt die Governance ins Spiel: Wer greift auf die einzelnen Datensätze zu, bearbeitet sie oder validiert sie?
Diese Aufteilung verhindert, dass der Data Mart zu einer unübersichtlichen Tabelle wird, und stellt sicher, dass jedes Team über die benötigten Daten verfügt, ohne die IT-Abteilung zu überlasten.
- Konfigurieren Sie den ETL/ELT-Workflow : Jetzt geht es ans Eingemachte. Hier kommen Extrahieren , Transformieren , Laden ) oder ELT-Prozesse ( Extrahieren , Laden , Transformieren Data Mart , wo sie sofort einsatzbereit sind.
Tools wie Fivetran , Airbyte oder DBT ( Data Build Tool ) automatisieren diesen Schritt mit Low-Code und Versionskontrolle und entlasten so das Team von sich wiederholenden manuellen Aufgaben.
- Kontinuierliche Validierung, Tests und Anpassung : Kein Data Mart ist jemals wirklich perfekt. Regelmäßige Validierungsprozesse sind daher unerlässlich: Prüfen Sie, ob die Daten fehlerfrei ankommen, ob die Datenblöcke weiterhin die tatsächlichen Fragen der Abteilungen beantworten und ob neue Datenquellen integriert werden müssen. Diese kontinuierliche Anpassung verhindert versteckte Engpässe und sorgt dafür, dass alles im Zuge der Geschäftsentwicklung relevant bleibt.
Nach jedem Schritt erfüllt der Data Mart seine Aufgaben: Er organisiert Datenblöcke, gewährleistet die Datenverwaltung, automatisiert Arbeitsabläufe und sorgt für die Abstimmung aller Daten zwischen den verschiedenen Bereichen. Damit diese Struktur optimal funktioniert, schließt die Wahl der Plattform und der BI-Tools den Zyklus ab . Darauf gehen wir jetzt genauer ein – lesen Sie also weiter!
Sobald alles aufgebaut und organisiert ist, geht es darum, die Daten in die Praxis umzusetzen . Und genau hier kommen zwei grundlegende Ebenen ins Spiel:
- Cloud-Infrastruktur , die Speicherung, Verarbeitung und Skalierbarkeit gewährleistet;
- Und die BI- ( Business Intelligence ), die all dies in Dashboards , Berichte und Visualisierungen umwandeln, die für Entscheidungsträger bereit sind.
Es ist diese Kombination aus einer robusten Datenbank und zugänglicher Analyse, die den Data Mart aus dem Backoffice und Live-Informationen für diejenigen bereitstellt , die die richtigen Daten zum richtigen Zeitpunkt benötigen.
Im nächsten Schritt werden wir diese Themen ausführlicher besprechen.
Cloud-Plattformen ( Snowflake , BigQuery , Redshift , Synapse )
Heutzutage ist es für einen Data Mart , außerhalb der Cloud zu überleben . Schließlich ist die Cloud wie ein „fruchtbarer Boden“, auf dem der Data Mart ohne physische Grenzen wachsen kann. Hier werden Datenblöcke gespeichert, verarbeitet und stehen bereit, um auch bei sprunghaft ansteigender Nachfrage umfangreiche Abfragen auszuführen.
Plattformen wie Snowflake , Google BigQuery , Amazon Redshift oder Azure Synapse Analytics sind heute die beliebtesten Optionen, da sie Unternehmen helfen, zu skalieren, ohne in interne Server investieren zu müssen . Mit ihnen zahlen Unternehmen nur für die tatsächliche Nutzung, passen die Verarbeitung dem Bedarf an und integrieren alles auf einfache Weise in ETL/ELT -Pipelines
Jeder hat seinen Trumpf:
- Snowflake : Es bietet Flexibilität bei der Trennung von Verarbeitung und Speicherung und ist daher nützlich für Anwender, die mit Abfragespitzen zu tun haben.
- BigQuery : funktioniert bedarfsorientiert; gut geeignet, um Verschwendung bei variabler Nutzung zu vermeiden;
- Redshift und Synapse : Sie erleichtern das Leben für diejenigen, die bereits Dienste auf AWS und/oder Microsoft .
Wichtiger als die Marke ist es zu wissen, für das Datenvolumen, den Abfragefluss und das Sicherheitsniveau, das das Unternehmen heute und in Zukunft benötigt, sinnvoll ist .
BI-Tools ( Power BI , Tableau , Looker , Metabase )
Wenn die Cloud das Terrain ist, dann ist BI die Bühne: Hier werden strukturierte Daten zu Erkenntnissen , Berichten und praktischen Antworten in den Händen von Entscheidungsträgern.
Nachfolgend listen wir die am häufigsten verwendeten Tools auf, die Datenblöcke in Dashboards und leicht erkundbare Analysen umwandeln:
- Power BI Microsoft- Ökosystem und seine sofort einsatzbereiten interaktiven Berichte;
- Tableau : Stärken in fortgeschrittenen Visualisierungen und umfangreichen Dashboards zur Untersuchung von Datenüberschneidungen;
- Looker für BI : hebt integrierte Analysen in Cloud-basierten Datenumgebungen mit zentralisierter Steuerung hervor;
- Metabase : eine Open-Source zur Erstellung Dashboards mit geringeren Einstiegskosten.
Mehr als nur die Anzeige ansprechender Zahlen: Ein optimal mit dem Data Mart gewährleistet zuverlässigen Zugriff und die Autonomie jedes Bereichs, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren, während sich das IT-Team um Governance, Performance und die Weiterentwicklung der Architektur kümmert.
Mit der richtigen Infrastruktur speist der Data Mart das BI-System, und die Daten werden zu praktischen Antworten, ohne die Entscheidungsträger zu behindern. So greift jedes Element – von der Speicherung bis zur Analyse – und bereitet das Unternehmen auf Wachstum durch fundierte Informationen vor. Um all dies sicher, integriert und skalierbar zu gestalten, Skyone der ideale Partner im gesamten Prozess.
Ein Data Mart, der in Business Intelligence integriert ist, stellt sicher, dass in jedem Bereich jederzeit klare Antworten verfügbar sind. Doch wer dies in der Praxis erlebt hat, weiß, dass die Herausforderung mit der Strukturierung nicht endet : Sie besteht fortwährend, angesichts wachsender Datenmengen, sich ändernder Systeme und neuer Datenquellen.
Bei Skyone unterstützen wir Unternehmen beim Aufbau, der Pflege und der Weiterentwicklung dieses Workflows, ohne Abhängigkeiten oder starre Prozesse zu schaffen . Im täglichen Betrieb bedeutet dies die Automatisierung der Datenextraktion, die Transformation von Daten aus verschiedenen Quellen, die Organisation aller Prozesse in der Cloud mit echter Skalierbarkeit und die Sicherstellung einer effektiven Datenverwaltung, selbst bei stark steigendem Datenvolumen.
Es spielt keine Rolle, welche Cloud-Plattform oder welches BI-Tool Ihr Team nutzt. Entscheidend ist für uns, dass die Kommunikation reibungslos funktioniert und die Informationsbeschaffung für die relevanten Personen nicht behindert wird. So kann sich Ihr IT-Team auf die Kernkompetenzen Ihrer Strategie konzentrieren : die Weiterentwicklung von Prozessen, die Gewährleistung der Sicherheit und die Bereitstellung datenbasierter Lösungen für konkrete Maßnahmen. Bei Skyone erhalten Sie die Infrastruktur für Metabase sofort einsatzbereit.
Möchten Sie erfahren, wie Sie Engpässe beseitigen und Ihre Abläufe optimieren können? Kontaktieren Sie uns! Sprechen Sie unverbindlich mit einem Skyone-Experten und erleben Sie, wie es in der Praxis, in Ihrem Szenario und nach Ihren Vorgaben funktioniert!
Wenn jeder Bereich Zugriff auf die richtigen Daten hat, werden Antworten im vom Unternehmen geforderten Tempo geliefert – präziser, mit weniger Zeitverlust und mehr Sicherheit beim Handeln . Genau das bietet ein Data Mart : eine klare Struktur, die sich leicht weiterentwickeln lässt und von Anfang bis Ende alle relevanten Informationen verfügbar hält.
Alles, was wir hier betrachtet haben, zeigt, dass Datenorganisation nicht nur ein technischer Schritt ist : Sie bildet die praktische Grundlage, um Teams zu stärken, strategische Entscheidungen zu unterstützen und Raum für fortschrittliche Analysen, KI und echte Innovation .
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Bevor man einen Data Mart erstellt oder verwendet, hat man oft Fragen dazu, was er genau ist, wie er sich von anderen Datenstrukturen unterscheidet und ob sich die Investition in diesen Ansatz lohnt.
Im Folgenden haben wir die häufigsten Fragen direkt beantwortet , damit Sie besser verstehen, ob diese Lösung für Ihren Anwendungsfall geeignet ist.
ein Data Mart dasselbe wie ein Data Warehouse ?
Nein. Ein Data Warehouse ist das zentrale Repository, in dem ein Unternehmen große Datenmengen aus verschiedenen Quellen konsolidiert speichert. Ein Data Mart ist wie ein spezialisierter „Ausschnitt“ dieses Ganzen: eine Teilmenge der Daten, die für einen bestimmten Bereich oder ein bestimmtes Thema (z. B. Vertrieb, Marketing oder Finanzen) aufbereitet ist.
In der Praxis speichert das Data Warehouse alle Daten, während der Data Mart diese trennt, filtert und den einzelnen Teams die jeweils benötigten Informationen bereitstellt, ohne dass die gesamte Rohdatenmenge durchsucht werden muss.
Data Mart nutzen ?
Data Marts können von Unternehmen jeder Größe genutzt werden . Besonders sinnvoll sind sie jedoch in Organisationen, in denen verschiedene Bereiche schnell auf spezifische Daten zugreifen müssen, ohne dabei stets auf die IT-Abteilung für die Berichtserstellung angewiesen zu sein.
Verfügt das Unternehmen über ein beträchtliches Datenvolumen und möchte Vertrieb, Marketing, Finanzen oder operative Abteilungen mehr Autonomie bei der Arbeit mit übersichtlichen Datenstrukturen ermöglichen, bietet der Data Mart eine praktische Lösung, um Abfragen zu beschleunigen, die Belastung des Data Warehouse und die Datenverwaltung zu optimieren.
Ist es sicher, sensible Daten in einem Data Mart ?
Ja, vorausgesetzt, die Architektur entspricht bewährten Verfahren für Datensicherheit und -governance. Ein Data Mart kann sensible Informationen (wie Finanzdaten oder Vertriebskennzahlen) speichern, solange klar definierte Zugriffsebenen, Verschlüsselung, Authentifizierungskontrollen und eine ständige Aktualisierung der Zugriffsrechte für die einzelnen Datenblöcke vorhanden sind.
In den meisten Fällen ist der Data Mart Teil einer größeren Architektur (mit dem Data Warehouse
daher Compliance -Richtlinien . Dies gewährleistet, dass die richtigen Daten ohne Risiko von Datenverlust oder Missbrauch an den richtigen Ort gelangen.
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