Para uma inteligência comercial precisa, as empresas confiam em armazéns de dados e data marts. Eles servem como um repositório centralizado, armazenando dados existentes e históricos para análise e decisões de negócios baseadas em dados. Então, qual é a diferença entre esses dois repositórios de dados?
Neste blog, você encontrará a resposta para as perguntas, o que é um data mart em data warehousing e os prós e contras de escolher um data warehouse e data mart.
Data Warehouse - Uma Visão Geral
A data warehouse é uma estrutura que consolida dados de vários sistemas de origem. O objetivo principal de um data warehouse centralizado é oferecer uma correlação entre dados de diferentes sistemas de fonte de dados, por exemplo, informações de produtos armazenadas em um sistema e dados de pedidos de compra armazenados em outro sistema.
Outra finalidade comum de um data warehouse é dar suporte à inteligência de negócios (BI) e realizar consultas e análises. Os data warehouses podem ser usados em diferentes configurações organizacionais. Um exemplo de data warehouse para o departamento financeiro pode ser dotações, saldos de contas, detalhes de transações contábeis, etc.
Algumas pessoas muitas vezes se confundem entre um data warehouse e um banco de dados. É essencial distinguir entre um data warehouse e um banco de dados. Um data warehouse atua como uma camada superior em um banco de dados e leva as informações em diferentes bancos de dados para criar uma camada para análise.
Um data warehouse é usado para processamento analítico online (OLAP), que envolve consultas complexas para analisar transações. É um elemento essencial da inteligência de negócios. Ele armazena uma grande quantidade de dados em um único local, que é usado para extrair insights essenciais e otimizar processos de negócios. Assim, auxilia no suporte ao processo decisório das empresas.
Ao selecionar uma solução de data warehouse, é importante comparar os recursos de várias ferramentas oferecidas no mercado.
Data Mart – Uma Visão Geral
Um data mart é um subconjunto de um data warehouse normalmente usado para acessar informações voltadas para o cliente. É uma estrutura específica para configurações de armazenamento de dados. Assim, um data mart geralmente é focado em uma linha de negócios ou equipe e extrai informações de apenas uma fonte específica.
Ao contrário da implementação de um data warehouse corporativo que pode se estender por vários meses ou até anos, um data mart geralmente é implementado em poucos meses, fornecendo suporte rápido. Isso se deve ao tamanho menor do data mart (menos de 100 GB) e à extração de dados de um número menor de fontes.
Um data mart corporativo é preferido para análise departamental e atividades de relatório, como vendas, marketing, finanças, etc. Essas atividades geralmente são realizadas em uma unidade de negócios dedicada. Portanto, os dados de toda a empresa não são necessários para o BI.
Um exemplo de data mart pode ser um especialista em marketing usando um data mart dedicado para realizar análises e relatórios de mercado. No entanto, projetar uma arquitetura de data mart é um processo demorado e caro, mas os erros podem ser reduzidos seguindo o amplamente utilizado melhores práticas para design de arquitetura de data mart escalável.
Com base em seus requisitos, as empresas podem usar vários data marts para diferentes departamentos e optar pela consolidação de data marts mesclando vários data marts para construir um único data warehouse posteriormente. Essa abordagem é chamada Método de design dimensional de Kimball. Outro método, conhecido como Abordagem de Inmon, é projetar um data warehouse primeiro e depois criar vários data marts para departamentos específicos, conforme necessário.
Devido às limitações de tempo e orçamento, as empresas geralmente optam pelo Kimball abordagem.
Tipos de data marts
Os dois tipos principais de data mart são:
1- Data Mart independente
Uma arquitetura de data mart independente é construída sem um data warehouse. Eles servem como um sistema autônomo e são fáceis de desenvolver para objetivos de curto prazo. No entanto, cada data mart independente vem com seu Ferramenta ETL e lógica; portanto, tornam-se difíceis de gerenciar à medida que os negócios se expandem.
2- Data Mart dependente
Um data mart dependente é construído usando um data warehouse corporativo existente. É preciso uma abordagem de cima para baixo que começa com o salvamento de todos os dados de negócios em um único local central e, em seguida, extrai uma parte específica dos dados quando necessário para análise.
Data Mart vs. Data Warehouse: Explicação com Exemplos
As principais diferenças entre data marts e data warehouse estão resumidas na tabela abaixo:
| Armazém de dados | Data Mart |
| Um data warehouse é usado para armazenar dados de várias áreas de assunto. | Um data mart carrega dados relacionados a um departamento, como RH, marketing, data mart financeiro, etc. |
| Ele atua como um repositório central de dados para uma empresa. | É uma subseção lógica de um data warehouse no qual os dados são depositados em servidores baratos para aplicativos departamentais específicos. |
| Um data warehouse é projetado usando estrela, floco de neve, galáxia ou esquema de constelação de fatos. No entanto, o esquema em estrela é o mais amplamente usado. | Um banco de dados mart usa um esquema em estrela para projetar tabelas. |
| É complicado projetar e usar um data warehouse porque geralmente inclui uma grande quantidade de dados, mais de 100 GB. | Projetar e usar um data mart é comparativamente mais gerenciável devido ao seu tamanho pequeno (menos de 100 GB). |
| Um data warehouse é projetado para suportar o processo de tomada de decisão em uma empresa. Assim, oferece um entendimento em toda a empresa de um sistema centralizado e sua autonomia. | Um data mart foi desenvolvido para grupos de usuários ou departamentos corporativos específicos. Assim, oferece interpretação departamental e armazenamento descentralizado de dados. |
| Um data warehouse é usado para armazenar informações detalhadas de forma desnormalizada ou normalizada. | Um data mart mantém dados altamente desnormalizados em uma forma resumida. |
| Um data warehouse tem grandes dimensões e integra dados de várias fontes, o que pode causar risco de falha. | Um data mart tem dimensões menores para integrar conjuntos de dados de um número menor de fontes, portanto, há menos risco de falha. |
| Um data warehouse é orientado ao assunto e variante no tempo, no qual os dados existem por um período mais longo. | Um data mart é usado para áreas específicas relacionadas a um negócio e retém dados por um período mais curto. |
A maioria das pessoas não consegue diferenciar entre data warehouse e data mart. No entanto, esperamos que agora você diga a diferença entre os dois usando a comparação lado a lado acima.
Data Mart x Data Warehouse x Data Mining
Também é essencial observar as diferenças entre data mining, database marts e data warehouses. A mineração de dados é definida como o processo de extração de dados de vários bancos de dados de uma organização e reaproveitamento ou reorganização desses dados para outras tarefas. Por outro lado, um data warehouse atua como um sistema de armazenamento para manter ou armazenar dados para facilitar a mineração. Por fim, um data mart é um subconjunto de um data warehouse que atende a um negócio específico ou uso departamental.
A diferença nos casos de uso de negócios
Um data warehouse contém dados de várias funções de negócios, tornando-o significativo para análises entre departamentos. Por exemplo, as empresas podem construir um cliente 360 perfil que unifica dados multicanal, como CRM, mídia social, varejo, etc. Os especialistas em análise de negócios podem fornecer insights estratégicos e profundos sobre as necessidades e preferências dos clientes consolidando esses dados.
Por outro lado, um data mart compreende informações limitadas sobre um departamento ou função de negócios. Por exemplo, se um gerente de manufatura deseja chegar ao fundo dos atrasos de produção, o gerente pode visitar o data mart, consultar os dados e executar relatórios para saber onde está o erro na linha de produção. O escopo limitado de dados ajuda o gerente a extrair e analisar os dados rapidamente sem atrasos desnecessários.
Resumindo a diferença
Ao operador é oferecida uma plataforma integrada em um data warehouse onde as consultas de suporte à decisão podem ser realizadas facilmente. Por outro lado, um data mart oferece uma interpretação departamental dos dados armazenados.
Por exemplo, um especialista do seu departamento financeiro pode usar um data mart financeiro para realizar relatórios fiscais. No entanto, suponha que sua empresa esteja ansiosa para expandir. Nesse caso, requer um data warehouse porque terá que integrar dados de várias fontes em toda a empresa para tomar uma decisão informada. O repositório de dados ideal para uma organização é aquele que atende aos requisitos de negócios.
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