Un data mart es un subconjunto de un almacén de datos centrado en una línea de negocio, departamento o área temática en particular. Los data marts pueden mejorar la eficiencia del equipo, reducir costes y facilitar la toma de decisiones empresariales tácticas más inteligentes.
Los data marts ponen datos específicos a disposición de un grupo definido de usuarios, lo que permite a esos usuarios acceder rápidamente a perspectivas críticas sin perder tiempo buscando en todo un almacén de datos. Por ejemplo, muchas empresas pueden tener un data mart alineado con un departamento específico de la empresa, como finanzas, ventas o marketing.
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Los data marts, los almacenes de datos y los data lakes son repositorios centrales de datos cruciales, pero satisfacen diferentes necesidades dentro de una organización.
Un almacén de datos es un sistema que agrega datos de múltiples fuentes en un único almacén de datos central y coherente para respaldar la minería de datos, la inteligencia artificial (IA) y el machine learning, lo que, en última instancia, puede mejorar los análisis sofisticados y la inteligencia empresarial. A través de este proceso de recopilación estratégica, las soluciones de almacén de datos consolidan los datos de las diferentes fuentes para que estén disponibles de una manera unificada.
Un data mart (como ya se ha mencionado anteriormente) es una versión enfocada de un almacén de datos que contiene un subconjunto más pequeño de datos importantes y necesarios para un solo equipo o un grupo selecto de usuarios dentro de una organización. Un data mart se construye a partir de un almacén de datos existente (u otras fuentes de datos) a través de un procedimiento complejo que involucra múltiples tecnologías y herramientas para diseñar y construir una base de datos física, llenarla con datos y configurar protocolos intrincados de acceso y gestión.
Si bien es un proceso desafiante, permite que una línea de negocio descubra información más específica más rápido que trabajar con un conjunto de datos de almacén de datos más amplio. Por ejemplo, los equipos de marketing pueden beneficiarse de la creación de un data mart a partir de un almacén existente, ya que sus actividades suelen realizarse de forma independiente del resto de la empresa. Por lo tanto, el equipo no necesita acceder a todos los datos de la empresa.
Un data lake también es un repositorio de datos. Un data lake proporciona un almacenamiento masivo de datos no estructurados o sin procesar alimentados a través de múltiples fuentes, pero la información aún no ha sido procesada ni preparada para su análisis. Al poder almacenar los datos sin procesar, los data lake son más accesibles y rentables que los almacenes de datos. No es necesario limpiar y procesar los datos antes de ingerirlos.
Por ejemplo, los gobiernos pueden utilizar la tecnología para rastrear los datos sobre el comportamiento del tráfico, el consumo de energía y las vías fluviales, y almacenarlos en un data lake mientras descubren cómo utilizar los datos para crear "ciudades más inteligentes" con servicios más eficientes.
Los data marts están diseñados para satisfacer las necesidades de grupos específicos al tener un tema de datos comparativamente limitado. Y aunque un data mart puede contener millones de registros, su objetivo es proporcionar a los usuarios empresariales los datos más relevantes en el menor tiempo posible.
Con su diseño más pequeño y enfocado, un data mart tiene varios beneficios para el usuario final, incluyendo los siguientes:
Hay tres tipos de data marts que difieren en función de su relación con el almacén de datos y las respectivas fuentes de datos de cada sistema.
Un data mart es una base de datos relacional orientada a temas que almacena datos transaccionales en filas y columnas, lo que facilita el acceso, la organización y la comprensión. Como contiene datos históricos, esta estructura facilita que un analista determine las tendencias de los datos. Los campos de datos típicos incluyen el orden numérico, el valor temporal y las referencias a uno o más objetos.
Las empresas organizan los data marts en un esquema multidimensional como un modelo para abordar las necesidades de las personas que utilizan las bases de datos para tareas analíticas. Los tres tipos principales de esquema son estrella, copo de nieve y bóveda.
El esquema en estrella es una formación lógica de tablas en una base de datos multidimensional que se asemeja a la forma de una estrella. En este plano, una tabla de hechos (un conjunto de métricas que se relaciona con un evento o proceso empresarial específico) reside en el centro de la estrella, rodeada por varias tablas de dimensiones asociadas.
No hay ninguna dependencia entre las tablas de dimensiones, por lo que un esquema en estrella requiere menos uniones al escribir consultas. Esta estructura facilita las consultas, por lo que los esquemas en estrella son muy eficaces para los analistas que desean acceder a grandes conjuntos de datos y navegar por ellos.
Un esquema en copo de nieve es una extensión lógica de un esquema en estrella, que amplía el esquema con tablas de dimensiones adicionales. Las tablas de dimensiones están normalizadas para proteger la integridad de los datos y minimizar la redundancia de los mismos.
Si bien este método requiere menos espacio para almacenar tablas de dimensiones, es una estructura compleja que puede ser difícil de mantener. El principal beneficio de usar el esquema de copo de nieve es la baja demanda de espacio en disco, pero hay que tener en cuenta el impacto negativo en el rendimiento debido a las tablas adicionales.
La bóveda de datos es una técnica moderna de modelado de bases de datos que permite a los profesionales de TI diseñar almacenes de datos empresariales ágiles. Este enfoque impone una estructura en capas y se ha desarrollado específicamente para combatir problemas de agilidad, flexibilidad y escalabilidad que surgen al utilizar otros modelos de esquema.
La bóveda de datos elimina la necesidad de limpieza del esquema en estrella y agiliza la adición de nuevas fuentes de datos sin interrumpir el esquema existente.
Los data marts guían decisiones empresariales importantes a nivel departamental. Por ejemplo, un equipo de marketing puede utilizar data marts para analizar el comportamiento de los consumidores, mientras que el personal de ventas podría utilizarlos para compilar informes de ventas trimestrales. Como estas tareas se realizan dentro de sus respectivos departamentos, los equipos no necesitan acceso a todos los datos de la empresa.
Normalmente, un data mart lo crea y gestiona el departamento empresarial específico que pretende utilizarlo. El proceso de diseño de un data mart suele constar de los siguientes pasos:
Una vez hecho el trabajo preliminar, puede obtener el máximo valor de un data mart mediante el uso de herramientas especializadas en inteligencia empresarial, como Qlik o SiSense. Estas soluciones incluyen un panel de control y visualizaciones que facilitan la distinción del conocimiento a partir de los datos, lo que en última instancia conduce a decisiones más inteligentes que benefician a la empresa.
Aunque los data marts ofrecen a las empresas las ventajas de una mayor eficiencia y flexibilidad, el crecimiento imparable de los datos plantea un problema para las empresas que siguen utilizando una solución local.
A medida que los almacenes de datos se trasladen a la nube, los data marts les seguirán. Al consolidar los recursos de datos en un único repositorio que contiene todos los data marts, las empresas pueden reducir costes y garantizar que todos los departamentos tengan acceso sin restricciones a los datos que necesitan en tiempo real.
Las plataformas basadas en la nube permiten crear, compartir y almacenar conjuntos de datos masivos con facilidad, allanando el camino para un acceso y análisis de datos más eficiente y eficaz. Los sistemas en la nube están diseñados para un crecimiento empresarial sostenible, y muchos proveedores modernos de software como servicio (SaaS) separan el almacenamiento de datos de la computación para mejorar la escalabilidad al consultar los datos.
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