Data Mart vs. Data Warehouse: conozca la diferencia

By |2021-10-14T08:35:43+00:006th noviembre, 2020|

Para una inteligencia empresarial precisa, las empresas confían en almacenes de datos y mercados de datos. Sirven como un repositorio centralizado, almacenando datos existentes e históricos para análisis y decisiones comerciales basadas en datos. Entonces, ¿cuál es la diferencia entre estos dos repositorios de datos?

En este blog, encontrará la respuesta a las preguntas sobre qué es un data mart en el almacenamiento de datos y cuáles son las diferencias entre un data mart y un data warehouse.

Visión general

A almacenamiento de datos se refiere a una estructura que consolida datos de múltiples sistemas de origen. El propósito principal de un almacén de datos centralizado es ofrecer una correlación entre los datos de diferentes sistemas de origen, por ejemplo, la información del producto almacenada en un sistema y los datos de la orden de compra almacenados en otro sistema. Otro propósito común de un almacén de datos es respaldar la inteligencia empresarial (BI) y realizar consultas y análisis. Sin embargo, el proceso de Almacén de datos ETL también se vuelve significativo en este proceso. Los almacenes de datos se pueden utilizar en diferentes entornos organizativos. Un ejemplo de un almacén de datos para el departamento de finanzas podría ser dotaciones, saldos de cuentas, detalles de transacciones contables, etc.

Algunas personas a menudo se confunden entre un almacén de datos y una base de datos. Es importante hacer una distinción entre un almacén de datos y una base de datos. Un almacén de datos actúa como una capa superior en una base de datos y toma la información en diferentes bases de datos para crear una capa de análisis.

Se utiliza un almacén de datos para el procesamiento analítico en línea (OLAP), que implica consultas complejas para analizar transacciones. Es un elemento esencial de la inteligencia empresarial, ya que almacena una gran cantidad de datos en una única ubicación, que luego se utiliza para extraer información importante y agilizar los procesos comerciales. De esta forma, ayuda a apoyar el proceso de toma de decisiones de las empresas.

Al seleccionar una solución de almacenamiento de datos, es importante comparar las características de varias herramientas que se ofrecen en el mercado.

¿Qué es un Data Mart?

Un data mart es un subconjunto de un almacenamiento de datos que se utiliza normalmente para acceder a información de cara al cliente. Es una estructura que es específica de la configuración de almacenamiento de datos. Por lo tanto, una despensa de datos generalmente se enfoca en una línea o equipo de negocios y extrae información solo de una fuente específica.

A diferencia de la implementación de un almacén de datos empresarial que puede extenderse a varios meses o incluso años, un mercado de datos generalmente se implementa en unos pocos meses, por lo que brinda un soporte rápido. Esto se debe al tamaño más pequeño de la despensa de datos (menos de 100 GB) y a la extracción de datos de un número menor de fuentes.

Se prefiere un data mart empresarial para el análisis departamental y las actividades de informes, como ventas, marketing, finanzas, etc., ya que estas actividades generalmente se realizan en una unidad de negocios dedicada. Por lo tanto, los datos de toda la empresa no son necesarios para BI. Un ejemplo de una despensa de datos podría ser un especialista en marketing que utilice una despensa de datos dedicada para realizar análisis e informes de mercado. Sin embargo, diseñar una arquitectura de centro de datos es un proceso largo y costoso, pero los errores se pueden reducir siguiendo las mejores prácticas para el diseño de arquitectura de data mart escalable.

Según sus requisitos, las empresas pueden utilizar varios data marts para diferentes departamentos y optar por la consolidación de data mart mediante la fusión de diferentes marts para construir un solo data warehouse más adelante. Este enfoque se llama Método de diseño dimensional de Kimball. Otro método, conocido como Enfoque de Inmon, es diseñar primero un almacén de datos y luego crear varios data marts para departamentos particulares, según sea necesario.

Debido a limitaciones de tiempo y presupuesto, las empresas generalmente optan por Kimball enfoque.

Tipos de Data Marts

Los dos tipos principales de data mart son:

1- Centro de datos independiente

Se crea una arquitectura de centro de datos independiente sin un almacén de datos. Sirven como un sistema independiente y son fáciles de desarrollar para objetivos a corto plazo. Sin embargo, cada data mart independiente viene con su propio Herramienta ETL y, por lo tanto, es lógico que se vuelvan difíciles de administrar a medida que las empresas se expanden.

2- Centro de datos dependiente

Una despensa de datos dependiente se crea utilizando un almacén de datos empresarial existente. Se adopta un enfoque de arriba hacia abajo que comienza con guardar todos los datos comerciales en una única ubicación central y luego extrae una parte específica de los datos cuando se requiere para el análisis.

Data Marts frente a almacenes de datos: explicado con ejemplos

Las principales diferencias entre un data mart y un data warehouse se resumen en la siguiente tabla:

Almacenamiento de Datos Data Mart
Un almacén de datos almacena datos de numerosas áreas temáticas. Un data mart transporta datos relacionados con un departamento, como recursos humanos, marketing y data mart de finanzas, etc.
Actúa como un depósito central de datos para una empresa. Es una subsección lógica de un almacén de datos en el que los datos se depositan en servidores económicos para aplicaciones departamentales particulares.
Un almacén de datos se diseña utilizando un esquema de constelación de estrellas, copos de nieve, galaxias o hechos. Sin embargo, un esquema en estrella es el que se usa más ampliamente. Un data mart utiliza un esquema en estrella para diseñar tablas.
Es complicado diseñar y usar un almacén de datos porque generalmente incluye una gran cantidad de datos, más de 100 GB. Diseñar y usar un data mart es comparativamente más fácil debido a su pequeño tamaño (menos de 100GB).
Un almacén de datos está diseñado para respaldar el proceso de toma de decisiones en una empresa. Por lo tanto, ofrece una comprensión de toda la empresa de un sistema centralizado y su autonomía. Un data mart está diseñado para grupos de usuarios particulares o departamentos corporativos. Por lo tanto, ofrece interpretación departamental y almacenamiento de datos descentralizado.
Un almacén de datos almacena información detallada en forma desnormalizada o normalizada. Un data mart contiene datos altamente desnormalizados en forma resumida.
Un almacén de datos tiene grandes dimensiones e integra datos de una gran cantidad de fuentes que pueden causar un riesgo de falla. Un data mart tiene dimensiones más pequeñas y los datos se integran desde un número menor de fuentes, por lo que hay menos riesgo de fallas.
Un almacén de datos está orientado al tema y varía en el tiempo en el que los datos existen durante más tiempo. Una despensa de datos está destinada a áreas específicas relacionadas con una empresa y retiene los datos durante un período más breve.

La mayoría de las personas no logran diferenciar entre el almacén de datos y el mercado de datos. Sin embargo, esperamos que ahora pueda notar la diferencia entre los dos usando la comparación anterior.

Enfoque centrado en el modelo de datos

Martes de datos frente a almacén de datos frente a minería de datos

También es importante anotar las diferencias entre la minería de datos, los mercados de datos y los almacenes de datos. La minería de datos se define como el proceso de extraer datos de las múltiples bases de datos de una organización y reutilizar o reorganizar esos datos para otras tareas. Por otro lado, un almacén de datos actúa como un sistema de almacenamiento para mantener o almacenar datos para facilitar la extracción. Por último, una despensa de datos es un subconjunto de un almacén de datos que atiende a un uso comercial o departamental específico.

Diferencia en los casos de uso empresarial

Un almacén de datos contiene datos de varias funciones comerciales, lo que lo hace significativo para los análisis entre departamentos. Por ejemplo, las empresas podrían crear una cliente 360 perfil que unifica datos multicanal, como registros de CRM, datos de redes sociales, registros minoristas, etc. Al consolidar estos datos, los expertos en análisis de negocios pueden proporcionar información estratégica y profunda sobre las necesidades y preferencias de los clientes.

Por otro lado, una despensa de datos comprende datos de fuentes limitadas con información particular sobre un departamento o función comercial. Por ejemplo, si un gerente de fabricación quiere llegar al fondo de los retrasos en la producción, el gerente puede visitar el mercado de datos, consultar los datos y ejecutar informes para saber dónde se encuentra el error en la línea de producción. El alcance limitado de los datos ayuda al administrador a extraer y analizar los datos rápidamente sin demoras innecesarias.

Resumiendo la diferencia

En una almacenamiento de datos, al operador se le ofrece una plataforma integrada donde las consultas de soporte de decisiones se pueden realizar fácilmente. Por otro lado, un data mart ofrece una interpretación departamental de los datos almacenados.

Por ejemplo, un especialista de su departamento de finanzas puede utilizar un mercado de datos financieros para realizar informes fiscales. Sin embargo, si su empresa desea expandirse, necesita un almacén de datos porque tendrá que integrar datos de varias fuentes en toda la empresa para tomar una decisión informada. El repositorio de datos ideal para una organización es el que se ajusta a los requisitos comerciales.

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