Un data mart est un sous-ensemble ciblé d'un entrepôt de données. Il est dédié à un domaine d'activité précis : marketing, finance, ventes ou opérations. Le data mart contient uniquement les données nécessaires à l'équipe. Les requêtes sont plus rapides grâce à la taille réduite de l'ensemble de données. Les utilisateurs trouvent facilement les informations dont ils ont besoin, car les tables sont organisées en fonction de leurs tâches. Un entrepôt de données dessert l'ensemble de l'organisation, tandis qu'un data mart est dédié à un département.

Il existe deux types de data marts. Les data marts dépendants sont construits à partir de l'entrepôt de données central. Ce dernier fait office de source de vérité. Le data mart offre une vue organisée des données. Les data marts indépendants extraient les données directement des systèmes sources. Plus rapides à construire, ils présentent toutefois un risque d'incohérence. Deux data marts indépendants pourraient définir le chiffre d'affaires différemment, entraînant des divergences et une méfiance généralisée. L'approche dépendante exige un investissement initial plus important, mais garantit une meilleure cohérence. Le data mart hérite des définitions et des contrôles qualité de l'entrepôt. Les architectures modernes estompent cette frontière. Les entrepôts de données cloud peuvent créer des data marts virtuels avec des vues et des requêtes matérialisées. La séparation physique importe moins que la séparation logique. Un data mart est comme une lentille : il concentre l'analyse de l'entrepôt sur un problème spécifique.

Caractéristiques du data mart

• Spécialisé — au service d'un seul département ou d'une seule fonction
• Plus petit — requêtes plus rapides que l'entrepôt complet
• Sélectionné — organisé en fonction des besoins des utilisateurs
• Dépendant ou indépendant — provenant de l'entrepôt ou directement des systèmes

Un data mart n'est pas un entrepôt de données plus petit. C'est une représentation différente des mêmes données, adaptée à un public spécifique.