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Data Mart

Fachbereichs-Datenbank für ein Thema (z.B. Vertrieb, Finanzen).

Ein Data Mart ist eine fachbereichsbezogene Datenbank (oder ein Datenspeicher), die Daten gezielt für ein bestimmtes Thema wie Vertrieb, Finanzen oder Einkauf aufbereitet. Im Unterschied zu einem unternehmensweiten Data Warehouse enthält ein Data Mart nur die Informationen, die ein Team wirklich für Reporting und Analysen braucht – meist in klaren Kennzahlen, Dimensionen und Zeitreihen.

Was bedeutet „Data Mart“ in der Praxis?

Stellen Sie sich einen Data Mart als „Abteilungs-Cockpit“ vor: Der Vertrieb sieht verlässliche Umsätze, Pipeline, Deckungsbeiträge und Regionen; die Finanzabteilung sieht GuV, Kostenstellen und Liquidität. Ziel ist, schneller zu Antworten zu kommen, ohne jedes Mal aus vielen operativen Systemen (ERP, CRM, Shop, Zeiterfassung) Daten zusammenzusuchen.

Wie funktioniert ein Data Mart?

  • 1) Datenquellen anbinden: z. B. ERP (Rechnungen), CRM (Leads), Shop (Bestellungen), Excel-Listen.
  • 2) Daten integrieren & bereinigen: Dubletten entfernen, einheitliche Kundennummern/Produkt-IDs herstellen, Zeiträume harmonisieren.
  • 3) Fachlogik definieren: Was zählt als „Umsatz“ (brutto/netto)? Was ist „aktiver Kunde“? Welche Storno-Regeln gelten?
  • 4) Modellieren für Analysen: Häufig als Sternschema (Faktentabellen für Kennzahlen + Dimensionen wie Zeit, Produkt, Region).
  • 5) Bereitstellen für BI/Reporting: Dashboards, Standardberichte, Self-Service-Analysen – mit klaren Zugriffsrechten.

Warum ist ein Data Mart für KMU wichtig?

KMU scheitern bei Analytics oft nicht an fehlenden Tools, sondern an unklaren Zahlen: Unterschiedliche Excel-Versionen, abweichende Definitionen und manuelle Auswertungen kosten Zeit und führen zu Diskussionen statt Entscheidungen. Ein Data Mart schafft eine „Single Source of Truth“ für einen Bereich – und liefert schneller belastbare Kennzahlen für Monatsreporting, Forecasts oder Vertriebssteuerung.

Beispiel: Data Mart für Vertrieb

Ein Sales-Data-Mart kann täglich aktualisiert werden und z. B. folgende Sichten liefern: Umsatz nach Produktgruppe, Conversion Rate je Kanal, Pipeline-Entwicklung, durchschnittliche Sales-Cycle-Dauer, Top-Kunden mit Marge. So erkennt die Geschäftsführung früh, ob Ziele erreichbar sind – und wo man gegensteuern muss (Preis, Fokus-Branchen, Kampagnen).

Data Mart vs. Data Warehouse – der Unterschied

  • Data Warehouse: unternehmensweit, viele Domänen, stärker standardisiert, oft komplexer.
  • Data Mart: fokussiert auf einen Fachbereich, schneller umzusetzen, oft der pragmatische Einstieg.

Was kostet ein Data Mart?

Die Kosten hängen vor allem von Datenquellen, Datenqualität, Aktualität (täglich vs. stündlich), Governance und Reporting-Anforderungen ab. Typische Kostentreiber sind Schnittstellen/ETL, Bereinigung historischer Daten und die Abstimmung der KPI-Definitionen. Für KMU ist ein schlanker Data Mart häufig ein sinnvoller „Start klein, skaliere später“-Ansatz, bevor man ein großes Data-Warehouse-Projekt startet.