一、数据集市的定义

数据仓库中集成后的数据，又按照了主题进行了划分，而面向主题划分出来的部分就是数据集市，也就是说数据集市是数据仓库的一个子集或者说是集成后的子集。

数据集市通常是面向部门的或者是部门级业务，或者是面向部门的主题的，举个例子例如在金融领域可能会有结算部门的数据集市、风控部部门数据集市、市场部门的数据集市、运营部门的数据集市，这里的特点就是面向部门的，但是对于有的部门它的组织结构可能比较大，所以它所负责的业务线也有多个，这个时候就会出现，数据集市是面向部门的子业务，总之一句话，数据集市是面向主题的，一般公司的主题就是部门或者业务线。

二、数据集市的存在方式

企业数据集市（Enterprise Data Mart）：针对整个企业构建，包含了企业范围内的广泛数据。企业数据集市通常是规模较大、覆盖广泛的数据集市。

部门数据集市（Departmental Data Mart）：针对特定业务部门或功能部门构建，满足该部门独特的业务需求。部门数据集市通常较小，专注于解决部门内的特定问题。

实时数据集市（Real-time Data Mart）：提供实时或近实时的数据，以支持对最新信息的迅速分析。实时数据集市通常需要处理高速数据流，并在最短的时间内提供分析结果。

三、数据集市的特点

规模小：数据仓库是面向企业的，数据集市是面向部门或者特定业务的

面向主题：数据集市是面向部门或者特定业务的

直接面向用户：数据集市是面向部门或者特定业务的

个性化高：数据集市是面向部门或者特定业务的，更加灵活多变

四、数据集市和数仓的关系

数据仓库是更大、更全面的架构：数据仓库是一个大型、集成的数据存储系统，旨在支持整个企业的分析和决策。它包含了全面的企业数据，从各个业务部门和数据源中汇总而来，具备高度集成性。

数据集市是数据仓库的子集：数据集市是数据仓库的一个子集，专注于满足特定业务领域或特定用户群体的需求。它是数据仓库的一个切片，通常包含数据仓库中的某一部分数据。

数据仓库提供全局一致性：数据仓库旨在提供全局一致的数据视图，确保不同业务部门和用户在数据上达成一致。数据集市则更专注于满足局部或特定业务需求。

数据仓库提供更多的汇总和集成：数据仓库进行了数据的集成、清理和转换，提供了更全面、更一致的数据视图。数据集市则可能更注重特定领域内的详细数据。

五、数据集市建设步骤

1.需求分析：在建设数据集市之前，首先需要清楚业务部门或特定领域的需求。了解用户需要分析和报告的数据，明确数据集市的目标和范围。

2.数据建模：根据需求进行数据建模，包括确定维度、度量和数据源。设计适当的维度模型，确保模型符合用户的查询和分析需求。

3.数据抽取、转换、加载（ETL）：实施数据抽取、转换和加载过程，将数据从源系统中抽取到数据集市中。这可能涉及数据清洗、转换和整合的步骤，以确保数据的一致性和质量。

4.构建报表和分析工具：针对数据集市构建适当的报表和分析工具，以支持用户对数据的查询和分析。这可以包括使用BI工具、可视化工具等。

5.安全性和权限：考虑数据集市的安全性和权限管理，确保只有授权的用户能够访问和使用相关数据。

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