Data Mart vs. Data Warehouse: conozca la diferencia

By |2022-04-18T12:23:46+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, qué es un data mart en el almacenamiento de datos y las ventajas y desventajas de elegir un data warehouse frente a un data mart.

GENERAL

A almacenamiento de datos es una estructura que consolida datos de múltiples sistemas de origen. El objetivo principal de un almacén de datos centralizado es ofrecer una correlación entre los datos de diferentes sistemas de origen de datos, por ejemplo, la información del producto almacenada en un sistema y los datos de órdenes 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 fundamental distinguir 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 para 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. Almacena una gran cantidad de datos en una sola ubicación, que luego se utiliza para extraer información esencial y optimizar los procesos comerciales. Por lo tanto, 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 normalmente se utiliza para acceder a la información de cara al cliente. Es una estructura que es específica de la configuración de almacenamiento de datos. Por lo tanto, un data mart generalmente se enfoca en una línea de negocios o equipo y extrae información solo de una fuente en particular.

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

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

En función de sus requisitos, las empresas pueden utilizar varios data marts para diferentes departamentos y optar por la consolidación de data marts al fusionar varios marts para construir un único almacén de datos 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 lógica; por lo tanto, se vuelven difíciles de administrar a medida que se expanden las empresas.

2- Centro de datos dependiente

Un data mart dependiente se crea utilizando un almacén de datos empresarial existente. Adopta 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 el análisis.

Data Mart vs. Data Warehouse: explicado con ejemplos

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

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 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. Una base de datos comercial utiliza un esquema de 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. El diseño y uso de un data mart es comparativamente más manejable debido a su pequeño tamaño (menos de 100 GB).
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 se utiliza para almacenar 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 muchas fuentes, lo que puede causar un riesgo de falla. Un data mart tiene dimensiones más pequeñas para integrar conjuntos de datos de una cantidad 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. Un data mart se usa para áreas particulares relacionadas con un negocio y retiene datos por un período más corto.

La mayoría de las personas no logran diferenciar entre el almacén de datos y el mercado de datos. Sin embargo, esperamos que ahora sepa la diferencia entre los dos utilizando la comparación en paralelo anterior.

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

También es esencial tener en cuenta las diferencias entre la minería de datos, los mercados de bases 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 una fácil extracción. Por último, un data mart es un subconjunto de un almacén de datos que se adapta a un uso comercial o departamental específico.

La diferencia en los casos de uso comercial

Un almacén de datos contiene datos de varias funciones comerciales, lo que lo hace significativo para los análisis interdepartamentales. Por ejemplo, las empresas podrían construir un cliente 360 perfil que unifica los datos multicanal, como CRM, redes sociales, comercio minorista, etc. Los expertos en análisis empresarial pueden proporcionar información estratégica y detallada sobre las necesidades y preferencias de los clientes mediante la consolidación de estos datos.

Por otro lado, un data mart comprende información limitada 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 data mart, 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 rápidamente los datos sin demoras innecesarias.

Resumiendo la diferencia

Al operador se le ofrece una plataforma integrada en un almacén de datos 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 usar un data mart financiero para realizar informes fiscales. Sin embargo, supongamos que su empresa espera expandirse. En ese caso, requiere 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 del negocio.

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