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Data Mart vs Data Warehouse: cómo entender su almacenamiento de datos

15th noviembre, 2023

Las empresas dependen de múltiples sistemas y tecnologías de almacenamiento para sus iniciativas de inteligencia empresarial (BI). Dos de las tecnologías más populares que se utilizan en la actualidad son los almacenes de datos y los mercados de datos. Estos sistemas de almacenamiento centralizado brindan a las organizaciones una única fuente de verdad (SSOT) ya que almacena datos existentes e históricos para el análisis y la toma de decisiones basada en datos.

Pero, ¿cuál es la diferencia entre un data mart y un data warehouse?

Este blog cubre todo lo que necesita para comprender las diferencias entre un data mart y un data warehouse.

¿Qué es un almacén de datos?

almacenamiento de datos es un centralizado repositorio de datos que almacena grandes volúmenes de datos estructurados y, a menudo, no estructurados de diversas fuentes dentro de una organización. Es una solución de almacenamiento versátil que permite a las organizaciones de todos los sectores desglosar silos de datos y recopilar conocimientos prácticos que impulsen iniciativas estratégicas.

Está diseñado para permitir a las empresas tomar decisiones informadas basadas en datos históricos y actuales. El objetivo principal de un almacén de datos centralizado es ofrecer una correlación entre datos de diferentes sistemas de fuentes de datos, por ejemplo, información de productos almacenada en un sistema y datos de órdenes de compra almacenados en otro sistema.

Un bien diseñado arquitectura del almacén de datos facilita eficiente extracción, transformación y carga (ETL) procesos, asegurando una integración perfecta de fuentes de datos dispares en un repositorio centralizado para el análisis de datos. Por ejemplo, en el comercio electrónico, un almacén de datos puede consolidar datos desde transacciones de ventas, interacciones con sitios web y comentarios de los clientes y, en última instancia, proporciona una visión holística del comportamiento del cliente y las tendencias del mercado. Esto permite a las empresas personalizar las estrategias de marketing y mejorar la experiencia general del cliente.

Tenga en cuenta que un almacén de datos y una base de datos son dos conceptos diferentes. Un almacén de datos actúa como una capa. encima de una base de datos y toma la información de diferentes bases de datos para crear una capa de análisis.

Almacenamiento de Datos

¿Qué es un Data Mart?

Un data mart es un subconjunto especializado de un almacén de datos que se centra en una función empresarial, departamento o grupo de usuarios específicos dentro de una organización. Está diseñado para proporcionar a diferentes departamentos acceso a datos relevantes para que puedan explorar y extraer de forma independiente información a partir de datos específicos para sus requisitos únicos, fomentando en última instancia una toma de decisiones más informada y específica. Por lo tanto, un data mart generalmente se centra en una línea de negocio o equipo y extrae información únicamente de una fuente en particular.

Por ejemplo, una empresa minorista que opera en varias regiones puede implementar mercados de datos para cada región dentro de su almacén de datos más amplio para analizar las tendencias de ventas localizadas y las preferencias de los clientes. Esto permite a los gerentes regionales tomar decisiones basadas en datos y adaptadas a la dinámica específica de su mercado. Asimismo, se podría establecer un data mart para Gestión sistemática del riesgo, en una institución financiera, consolidando datos relacionados con las tendencias del mercado y carteras de inversión.

Según sus requisitos, las empresas pueden utilizar varios data marts para diferentes departamentos y optar por la consolidación de data marts fusionando varios data marts para construir un único almacén de datos más adelante. Alternativamente, pueden diseñar primero un almacén de datos y luego crear varios data marts para cada departamento, según sea necesario. Estos dos enfoques diferentes se conocen como Metodologías de almacenamiento de datos de Kimball e Inmon. Debido a limitaciones de tiempo y presupuesto, las empresas suelen optar por el enfoque de Kimball.

Tipos de Data Marts

Hay tres tipos de data marts:

Mercados de datos dependientes

Un data mart dependiente se construye utilizando un almacén de datos existente. Se necesita un enfoque de arriba hacia abajo que comienza guardando todos los datos comerciales en una única ubicación central y luego extrae una parte específica de los datos cuando es necesario para su análisis. Es esencialmente un subconjunto de un almacén de datos más amplio, que se centra en un tema o área comercial específica.

Mercados de datos independientes

A diferencia de los data marts dependientes, los data marts independientes son entidades independientes que no están conectadas directamente al almacén de datos. En cambio, se construye una arquitectura de data mart independiente sin un almacén de datos. Es fácil de desarrollar para objetivos a corto plazo. Sin embargo, cada mercado de datos independiente viene con su propio Herramienta ETL y lógica; por lo tanto, se vuelven difíciles de administrar a medida que se expanden las empresas.

Mercados de datos híbridos

Como su nombre lo indica, un enfoque híbrido combina elementos de mercados de datos tanto dependientes como independientes. Este enfoque es particularmente beneficioso cuando ciertos departamentos requieren soluciones de datos personalizadas y al mismo tiempo se benefician de la coherencia y la gobernanza de un entorno de datos centralizado.

Puede tener un conjunto básico de datos obtenidos directamente del almacén de datos empresarial para garantizar la coherencia y alineación con la estrategia general de datos de la organización. Sin embargo, también incorpora datos adicionales de fuentes externas o específicas para abordar requisitos únicos dentro de una función comercial particular.

Data Mart vs Almacén de datos

Los data marts y los almacenes de datos son sistemas sofisticados que sirven como depósitos críticos para almacenar grandes cantidades de datos y extraer información significativa para la toma de decisiones. Sin embargo, existen diferencias importantes entre un almacén de datos y un mercado de datos, especialmente cuando se trata de requisitos comerciales específicos.

La siguiente tabla resume el mercado de datos frente al almacén de datos:

Almacenamiento de Datos Data Mart
Un almacén de datos se utiliza para almacenar datos de numerosas áreas temáticas. Un data mart transporta datos relacionados con un departamento, como recursos humanos, marketing, data mart de finanzas, etc.
Actúa como un depósito central de datos para una empresa. Es una subsección lógica de un almacén de datos para aplicaciones departamentales particulares.
Está diseñado utilizando un esquema de estrella, copo de nieve, galaxia o constelación de hechos. Sin embargo, el esquema en estrella es el más utilizado. Los data marts utilizan un esquema en estrella para diseñar tablas.
Difícil de diseñar y utilizar debido a su gran tamaño (más de 100 GB). Comparativamente más manejable debido a su pequeño tamaño (menos de 100GB).
Diseñado para apoyar el proceso de toma de decisiones en una empresa. Los data marts están diseñados para grupos de usuarios particulares o departamentos corporativos.
Los almacenes de datos se utilizan para almacenar información detallada en forma desnormalizada o normalizada. Los mercados de datos contienen datos altamente desnormalizados en forma resumida.
Tiene grandes dimensiones e integra datos de muchas fuentes. Dimensiones más pequeñas para integrar conjuntos de datos de un número menor de fuentes.
Los almacenes de datos están orientados a temas y varían en el tiempo, y los datos existen durante más tiempo. Los data marts se utilizan para áreas particulares relacionadas con un negocio y retienen los datos por un período más corto.

 

Cuándo utilizar Data Mart frente a Data Warehouse

Los data marts son subconjuntos de un almacén de datos que satisfacen necesidades comerciales específicas, mientras que el almacén de datos satisface los requisitos generales de datos de la organización.

La decisión de utilizar data marts o un almacén de datos depende de la escala y especificidad de sus necesidades analíticas. Se trata de encontrar el equilibrio adecuado para satisfacer las diversas necesidades de datos de las diferentes partes del negocio.

Utilice almacenes de datos para:

  1. Análisis de toda la empresa: Si su organización requiere un análisis exhaustivo y en profundidad de varios departamentos y funciones, un almacén de datos es el camino a seguir. Centraliza datos de diferentes fuentes y proporciona una vista unificada para informes y análisis completos.
  2. Integración de datos: Los sólidos procesos ETL de un almacén de datos se vuelven cruciales en caso de que se trate de diversas fuentes de datos que deban integrarse y limpiarse. Garantiza que los datos sean coherentes y fiables en toda la organización.
  3. Escalabilidad: Para el almacenamiento y procesamiento de datos a gran escala, los almacenes de datos ofrecen escalabilidad para manejar cantidades masivas de datos de manera eficiente. Están diseñados para respaldar las complejas necesidades de consultas e informes de toda una organización.

Utilice los mercados de datos para:

  1. Enfoque Departamental: Si las necesidades de análisis son específicas de un departamento o equipo en particular, la implementación de un data mart permite un enfoque más enfocado y optimizado. Cada departamento puede tener su propio data mart adaptado a sus requisitos únicos.
  2. Implementación rápida: Los data marts son más rápidos de implementar en comparación con los almacenes de datos a gran escala. Si una unidad de negocio específica necesita un acceso rápido a análisis sin esperar a toda la infraestructura de toda la organización, un data mart proporciona una solución más ágil.
  3. Eficiencia de costo: La implementación de mercados de datos puede ser más rentable para proyectos de menor escala. En lugar de invertir en una infraestructura de almacenamiento de datos masiva, puede crear data marts específicos que satisfagan necesidades específicas, reduciendo tiempo y costos.

En la práctica, las organizaciones suelen utilizar una combinación de almacenes de datos y mercados de datos. Por lo tanto, no se trata realmente de una situación de “cuándo usar uno sobre el otro”, sino más bien de un escenario de “cómo pueden complementarse entre sí”.

 

Data Mart vs almacén de datos: casos de uso

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Los almacenes de datos son los más adecuados para aplicaciones a gran escala y en toda la empresa. integración de datos y análisis, mientras que los data marts brillan en escenarios donde departamentos o equipos específicos requieren un acceso rápido y específico a los datos para sus necesidades especializadas.

Casos de uso para Data Marts

  1. Análisis de campañas de marketing
    • Escenario: El departamento de marketing quiere analizar la eficacia de una campaña reciente.
    • Función del centro de datos: Puede asignar un data mart de marketing para almacenar y analizar datos específicamente relevantes para las actividades de marketing. Podría proporcionar información rápida y específica sobre métricas relacionadas con la participación del cliente y las tasas de conversión.
  2. Seguimiento del rendimiento de ventas
    • Escenario: El equipo de ventas necesita datos en tiempo real sobre el desempeño de las ventas.
    • Función del centro de datos: Puede crear un data mart de ventas para ofrecer acceso rápido y enfocado a datos de ventas relevantes, incluidas métricas de vendedores individuales y tendencias de ventas regionales.
  3. Planificación y análisis financiero
    • Escenario: El departamento de finanzas requiere datos financieros detallados para fines de presupuestación y previsión.
    • Función del centro de datos: Al implementar un mercado de datos financieros, puede almacenar y proporcionar al equipo financiero la información específica que necesita para la planificación y el análisis.

Casos de uso para almacenes de datos

  1. Informes para toda la empresa
    • Escenario: Un director ejecutivo quiere un informe completo sobre el desempeño general de la empresa.
    • Función del almacén de datos: Un almacén de datos que integra datos de ventas, finanzas, marketing y producción proporciona un repositorio centralizado necesario para ver el desempeño de la empresa de un extremo a otro.
  2. Análisis de tendencias históricas
    • Escenario: Una organización quiere analizar las tendencias de los últimos 10 años para tomar decisiones estratégicas a largo plazo.
    • Función del almacén de datos: Los almacenes de datos almacenan datos históricos de manera eficiente, lo que permite el análisis de tendencias y la planificación estratégica basada en una perspectiva histórica integral.
  3. Consultas complejas para Business Intelligence
    • Escenario: Los analistas de negocios necesitan ejecutar consultas complejas que implican agregar y analizar datos de múltiples fuentes.
    • Función del almacén de datos: Los almacenes de datos están optimizados para consultas complejas, lo que proporciona una plataforma para análisis e inteligencia empresarial en profundidad.

Resumiendo la diferencia

Los almacenes de datos están diseñados para la integración y el análisis integral de datos en toda la empresa. Son la columna vertebral de las organizaciones que buscan una visión holística y unificada de sus datos, respaldando la toma de decisiones estratégicas a escala empresarial. Su propósito se extiende a facilitar informes completos, realizar análisis de tendencias históricas y manejar consultas complejas para obtener inteligencia empresarial en profundidad. Utilice un almacén de datos si necesita armonizar datos de varias fuentes en toda la organización y crear una única fuente de verdad.

Por otro lado, los data marts están diseñados para necesidades más específicas y centradas en el equipo. A diferencia de la implementación de un almacén de datos empresarial que puede extenderse por varios meses o incluso años, los data marts brindan un enfoque más ágil y específico para el acceso a datos para unidades de negocios individuales. Utilice data marts en escenarios en los que departamentos concretos de su organización requieran análisis especializados sin la necesidad de una infraestructura a gran escala de un almacén de datos. Los casos de uso comunes de un data mart incluyen análisis de campañas de marketing, seguimiento del rendimiento de ventas y planificación y análisis financieros.

Las organizaciones a menudo encuentran un equilibrio armonioso al emplear tanto almacenes de datos como mercados de datos. Juntos, forman un ecosistema de datos integral, que proporciona tanto el panorama general como los conocimientos detallados necesarios para una toma de decisiones eficaz en varios niveles dentro de la organización.

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