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Data Mart vs Data Warehouse: entendendo seu armazenamento de dados

15 de Novembro de 2023

As empresas contam com vários sistemas e tecnologias de armazenamento para suas iniciativas de business intelligence (BI). Duas das tecnologias mais populares em uso atualmente são data warehouses e data marts. Esses sistemas de armazenamento centralizados fornecem às organizações uma fonte única de verdade (SSOT) pois armazena dados existentes e históricos para análise e tomada de decisão baseada em dados.

Mas qual é a diferença entre um data mart e um data warehouse?

Este blog cobre tudo que você precisa para entender as diferenças entre um data mart e um data warehouse.

O que é um Data Warehouse?

data warehouse é uma centralizada repositório de dados que armazena grandes volumes de dados estruturados e muitas vezes não estruturados de diversas fontes dentro de uma organização. É uma solução de armazenamento versátil que capacita organizações de todos os setores a quebrar silos de dados e reunir insights acionáveis ​​que impulsionam iniciativas estratégicas.

Ele foi projetado para permitir que as empresas tomem decisões informadas com base em dados históricos e atuais. O objetivo principal de um data warehouse centralizado é oferecer uma correlação entre dados de diferentes sistemas de fontes de dados, por exemplo, informações de produtos armazenadas em um sistema e dados de pedidos de compra armazenados em outro sistema.

Um bem projetado arquitetura de armazém de dados facilita a eficiência extração, transformação e carregamento (ETL) processos, garantindo integração perfeita de fontes de dados diferentes em um repositório centralizado para análise de dados. Por exemplo, no comércio eletrônico, um data warehouse pode consolidar dados de transações de vendas, interações no site e feedback do cliente e, em última análise, fornecem uma visão holística do comportamento do cliente e das tendências do mercado. Isso permite que as empresas personalizem estratégias de marketing e aprimorem a experiência geral do cliente.

Observe que um data warehouse e um banco de dados são dois conceitos diferentes. Um data warehouse atua como uma camada em cima de um banco de dados e pega as informações de diferentes bancos de dados para criar uma camada de análise.

Armazém de dados

O que é um Data Mart?

Um data mart é um subconjunto especializado de um data warehouse que se concentra em uma função de negócios, departamento ou grupo de usuários específico dentro de uma organização. Ele foi projetado para fornecer a diferentes departamentos acesso a dados relevantes para que possam explorar e extrair insights de dados específicos de acordo com seus requisitos exclusivos de forma independente, promovendo, em última análise, uma tomada de decisão mais informada e direcionada. Portanto, um data mart geralmente se concentra em uma linha ou equipe de negócios e extrai informações apenas de uma fonte específica.

Por exemplo, uma empresa de varejo que opera em diversas regiões pode implementar data marts para cada região dentro de seu data warehouse mais amplo para analisar tendências de vendas localizadas e preferências dos clientes. Isto permite que os gestores regionais tomem decisões baseadas em dados e adaptadas à sua dinâmica específica de mercado. Da mesma forma, um data mart poderia ser estabelecido para gestão de risco em uma instituição financeira, consolidando dados relacionados às tendências de mercado e carteiras de investimentos.

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 posteriormente um único data warehouse. Alternativamente, eles podem projetar primeiro um data warehouse e depois criar vários data marts para cada departamento, conforme necessário. Essas duas abordagens diferentes são chamadas de Metodologias de data warehouse Kimball e Inmon. Devido às limitações de tempo e orçamento, as empresas geralmente optam pela abordagem Kimball.

Tipos de data marts

Existem três tipos de data marts:

Data Marts Dependentes

Um data mart dependente é construído usando um data warehouse existente. É necessária uma abordagem de cima para baixo que começa salvando todos os dados de negócios em um único local central e, em seguida, extrai uma parte específica dos dados quando necessário para análise. É essencialmente um subconjunto do data warehouse maior, com foco em um assunto ou área de negócios específica.

Data Marts Independentes

Ao contrário dos data marts dependentes, os data marts independentes são entidades autônomas que não estão diretamente conectadas ao data warehouse. Em vez disso, uma arquitetura de data mart independente é construída sem um data warehouse. É fácil desenvolver para objetivos de curto prazo. No entanto, cada datamart independente vem com seu próprio Ferramenta ETL e lógica; portanto, tornam-se difíceis de gerenciar à medida que os negócios se expandem.

Data Marts Híbridos

Como fica evidente pelo nome, uma abordagem híbrida combina elementos de data marts dependentes e independentes. Esta abordagem é particularmente benéfica quando determinados departamentos necessitam de soluções de dados personalizadas, ao mesmo tempo que beneficiam da coerência e governação de um ambiente de dados centralizado.

Pode ter um conjunto básico de dados provenientes diretamente do data warehouse empresarial para garantir consistência e alinhamento com a estratégia geral de dados organizacionais. No entanto, também incorpora dados adicionais de fontes externas ou específicas para atender a requisitos exclusivos dentro de uma função comercial específica.

Data Mart x Data Warehouse

Data marts e data warehouses são sistemas sofisticados que servem como repositórios críticos para armazenar grandes quantidades de dados e extrair insights significativos para a tomada de decisões. No entanto, existem diferenças importantes entre um data warehouse e um data mart, especialmente quando se trata de requisitos comerciais específicos.

A tabela abaixo resume data mart versus data warehouse:

Armazém de dados Datamart
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 para aplicações departamentais específicas.
Ele é projetado usando esquema de estrela, floco de neve, galáxia ou constelação de fatos. No entanto, um esquema em estrela é usado mais amplamente. Os data marts usam um esquema em estrela para projetar tabelas.
Difícil de projetar e usar devido ao seu grande tamanho (mais de 100 GB). Comparativamente mais gerenciável devido ao seu tamanho pequeno (menos de 100 GB).
Projetado para apoiar o processo de tomada de decisão em uma empresa. Os data marts são projetados para grupos de usuários ou departamentos corporativos específicos.
Os data warehouses são usados ​​para armazenar informações detalhadas de forma desnormalizada ou normalizada. Os data marts contêm dados altamente desnormalizados de forma resumida.
Possui grandes dimensões e integra dados de diversas fontes. Dimensões menores para integrar conjuntos de dados de um número menor de fontes.
Os data warehouses são orientados por assunto e variantes no tempo, com dados existentes por um período mais longo. Os data marts são usados ​​para áreas específicas relacionadas a um negócio, retém dados por um período mais curto.

 

Quando usar Data Mart versus Data Warehouse

Os data marts são subconjuntos de um data warehouse que atendem a necessidades específicas de negócios, enquanto o data warehouse atende aos requisitos gerais de dados organizacionais.

A decisão de usar data marts ou data warehouse depende da escala e da especificidade de suas necessidades analíticas. Trata-se de encontrar o equilíbrio certo para atender às diversas necessidades de dados de diferentes partes do negócio.

Use data warehouses para:

  1. Análise em toda a empresa: Se a sua organização exige uma análise abrangente e aprofundada de vários departamentos e funções, um data warehouse é a melhor opção. Ele centraliza dados de diferentes fontes e fornece uma visão unificada para relatórios e análises abrangentes.
  2. Integração de dados: Os processos ETL robustos de um data warehouse tornam-se cruciais caso você esteja lidando com diversas fontes de dados que precisam ser integradas e limpas. Ele garante que os dados sejam consistentes e confiáveis ​​em toda a organização.
  3. Escalabilidade: Para armazenamento e processamento de dados em grande escala, os data warehouses oferecem escalabilidade para lidar com grandes quantidades de dados com eficiência. Eles são projetados para dar suporte às necessidades complexas de consultas e relatórios de toda uma organização.

Use data marts para:

  1. Foco Departamental: Se as necessidades de análise forem específicas de um determinado departamento ou equipe, a implementação de um data mart permite uma abordagem mais focada e simplificada. Cada departamento pode ter seu próprio data mart adaptado às suas necessidades específicas.
  2. Implantação rápida: Os data marts são mais rápidos de implementar em comparação com data warehouses de grande escala. Se uma unidade de negócios específica precisar de acesso rápido a análises sem esperar por toda a infraestrutura de toda a organização, um data mart oferece uma solução mais ágil.
  3. Eficiência de custos: A implementação de data marts pode ser mais econômica para projetos de menor escala. Em vez de investir em uma enorme infraestrutura de data warehouse, você pode construir data marts direcionados que atendam a necessidades específicas, reduzindo tempo e custos.

Na prática, as organizações utilizam frequentemente uma combinação de data warehouses e data marts. Portanto, não se trata realmente de uma situação de “quando usar um em vez do outro”, mas sim de um cenário de “como eles podem se complementar”.

 

Data Mart x Data Warehouse: casos de uso

exemplos-de-data-warehouse-and-data-mart

Os data warehouses são mais adequados para operações em larga escala e em toda a empresa. integração de dados e análise, enquanto os data marts brilham em cenários onde departamentos ou equipes específicas exigem acesso direcionado e rápido aos dados para suas necessidades especializadas.

Casos de uso para data marts

  1. Análise de campanha de marketing
    • Cenário: O departamento de marketing deseja analisar a eficácia de uma campanha recente.
    • Função do datamart: Você pode atribuir um data mart de marketing para armazenar e analisar dados especificamente relevantes para atividades de marketing. Poderia fornecer insights rápidos e direcionados sobre métricas relacionadas ao envolvimento do cliente e taxas de conversão.
  2. Rastreamento de Desempenho de Vendas
    • Cenário: A equipe de vendas precisa de dados em tempo real sobre o desempenho de vendas.
    • Função do datamart: Você pode criar um data mart de vendas para oferecer acesso rápido e focado a dados de vendas relevantes, incluindo métricas de vendedores individuais e tendências de vendas regionais.
  3. Planejamento e Análise Financeira
    • Cenário: O departamento financeiro exige dados financeiros detalhados para fins de orçamento e previsão.
    • Função do datamart: Ao implementar um data mart financeiro, você pode armazenar e fornecer à equipe financeira as informações específicas necessárias para planejamento e análise.

Casos de uso para data warehouses

  1. Relatórios para toda a empresa
    • Cenário: Um CEO deseja um relatório abrangente sobre o desempenho geral da empresa.
    • Função do armazém de dados: Um data warehouse que integra dados de vendas, finanças, marketing e produção fornece um repositório centralizado necessário para visualizar o desempenho completo da empresa.
  2. Análise de tendências históricas
    • Cenário: Uma organização deseja analisar tendências nos últimos 10 anos para tomar decisões estratégicas de longo prazo.
    • Função do armazém de dados: Os data warehouses armazenam dados históricos de forma eficiente, permitindo análise de tendências e planejamento estratégico com base em uma perspectiva histórica abrangente.
  3. Consultas complexas para Business Intelligence
    • Cenário: Os analistas de negócios precisam executar consultas complexas que envolvem agregação e análise de dados de diversas fontes.
    • Função do armazém de dados: Os data warehouses são otimizados para consultas complexas, fornecendo uma plataforma para análises e inteligência de negócios aprofundadas.

Resumindo a diferença

Os data warehouses são projetados para integração e análise abrangentes de dados em toda a empresa. Eles são a espinha dorsal das organizações que buscam uma visão holística e unificada de seus dados, apoiando a tomada de decisões estratégicas em escala empresarial. Seu objetivo se estende a facilitar relatórios abrangentes, conduzir análises de tendências históricas e lidar com consultas complexas para obter inteligência de negócios aprofundada. Use um data warehouse se precisar harmonizar dados de diversas fontes em toda a organização e construir uma única fonte de verdade.

Por outro lado, os data marts são adaptados para necessidades mais específicas e focadas na equipe. Ao contrário da implementação de um data warehouse empresarial que pode se estender por vários meses ou até anos, os data marts fornecem uma abordagem mais ágil e direcionada ao acesso a dados para unidades de negócios individuais. Use data marts em cenários em que departamentos específicos da sua organização exigem análises especializadas sem a necessidade da infraestrutura em grande escala de um data warehouse. Os casos de uso comuns de um data mart incluem análise de campanha de marketing, acompanhamento de desempenho de vendas e planejamento e análise financeira.

As organizações muitas vezes encontram um equilíbrio harmonioso ao empregar data warehouses e data marts. Juntos, eles formam um ecossistema de dados abrangente, fornecendo tanto o panorama geral quanto os insights detalhados necessários para a tomada de decisões eficaz em vários níveis da organização.

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