Por qué Data Mart no es lo mismo que Data Warehouse

Equipo de Marketing18/10/2022
Por qué Data Mart no es lo mismo que Data Warehouse

Las bases de datos forman parte de las herramientas básicas de cualquier organización, aunque, normalmente, solo los responsables directos están al corriente sobre las diferencias entre los muchos tipos de bases de datos existentes. De hecho, es frecuente ver cómo se confunden términos como "Data Warehouse", "Data Mart" e incluso otro que últimamente pega fuerte, “Data Lake”. Para arrojar un poco de luz, vamos a explicar seguidamente las diferencias fundamentales entre Data Warehouse y Data Mart.

Diferencias entre Data Warehouse y Data Mart

Hoy en día es difícil encontrar a alguien que no sepa qué es una base de datos. Sin embargo, es bastante normal que, dentro de una organización, solo los técnicos, analistas de datos y científicos de datos conozcan las diferencias entre tipos de bases de datos y para qué se utiliza cada una.

Empecemos por el principio. ¿Cuál es la diferencia entre una base de datos y un Data Warehouse? Una base de datos es cualquier colección de datos organizados para su almacenamiento, acceso y recuperación. Un Data Warehouse es un tipo de base de datos que integra copias de datos de transacciones de diferentes orígenes y los almacena para su uso analítico.

¿Qué es un Data Warehouse?

Como su nombre lo indica, un Data Warehouse (almacén de datos) es, de hecho, una base de datos para la integración de datos. En concreto, suele servir como la base de datos central de una empresa o, dicho de otro modo, la base de datos donde se almacenan todos los datos útiles de una organización.

La peculiaridad del Data Warehouse es que está estructurado para favorecer la comprensión y organización de los datos, precisamente por eso es tan utilizado en el mundo empresarial. Sin embargo, no es una base de datos operativa. En otras palabras, los datos integrados en un almacén de datos no están destinados a ser utilizados de forma inminente, sino que se almacenan para su uso futuro.

Los datos almacenados en un Data Warehouse proceden de múltiples fuentes y en variados formatos. Una vez almacenados en el Data Warehouse, se pueden organizar por temas según las preferencias del usuario, y la información se estructura en vistas, procesos, dimensiones y métricas —generalmente en esquemas de estrella o copo de nieve. Un esquema en estrella es un modelo de datos que tiene una tabla de hechos (fact table) que contiene los datos para el análisis, rodeada de las tablas de dimensiones. Un esquema de copo de nieve (snowflake) se da cuando alguna de las dimensiones se implementa con más de una tabla de datos.

Aparte de eso, un almacén de datos tiene la capacidad de responder consultas complejas que resuelven dudas sobre la actividad empresarial y sirven de guía a la hora de definir estrategias y tomar decisiones.

Los Data Warehouses están diseñados para facilitar el análisis, ya que pueden integrarse con herramientas de inteligencia empresarial como Power BI, Azure Synaptics u otras.

Un Data Warehouse es, por tanto, es un almacén de datos que por sus características convierte activos de datos en información comprensible, organizada, actualizada y lista para ser analizada.

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¿Qué es un Data Mart?

Un Data Mart, por su parte, es un subconjunto de una base de datos, generalmente de un Data Warehouse, donde se almacenan datos para una de las áreas de la empresa. Es decir, un Data Mart almacena conjuntos de datos específicos para el análisis de un departamento o línea de negocio, como por ejemplo el departamento de ventas.

El Data Mart está orientado a consultas y, como en un Data Warehouse, los datos tienen una estructura clara; también suelen ser modelos dimensionales de estrellas o copos de nieve. La intención de usar un Data Mart es indexar los datos y tenerlos listos para consultas sobre áreas específicas del negocio y satisfacer las necesidades de un grupo particular de usuarios dentro de la organización, aumentando la rapidez de las consultas gracias a una menor necesidad de procesamiento.

La principal diferencia entre Data Warehouse y Data Mart es su tamaño y enfoque. Mientras que un almacén de datos sirve como la base de datos global de una empresa y puede almacenar datos sobre cualquier aspecto de la empresa, un Data Mart almacena una pequeña cantidad de datos relacionados con un departamento o proyecto empresarial específico. De manera similar, un Data Warehouse recopila datos de una amplia variedad de fuentes, mientras que un Data Mart normalmente recopila datos de la base de datos central, el almacén de datos.

Esto, a su vez, implica que un Data Warehouse tiene una capacidad de almacenamiento mucho mayor que un Data Mart y una arquitectura mucho más compleja y difícil de diseñar. Además, el proceso de implementación de un Data Warehouse es más complejo y lento —suele tardar varios meses, o incluso años— mientras que el de un Data Mart puede resolverse en pocos meses ya que reúne una cantidad mucho menor de datos y tiene una estructura más simple.

En resumen, un Data Warehouse es una base de datos central con la capacidad de conectar a virtualmente cualquier fuente de datos, y que dispone de gran capacidad de almacenamiento. Un Data Mart, por su parte, es una sub-área del Data Warehouse, con menor capacidad y orientada a solventar las dudas de analistas y gestores de datos en relación a un área concreta del negocio.

¿Qué es un Data Lake?

Otro tipo de BD cada vez más en boga por el enorme crecimiento de los datos, son los Data Lakes. Un Data Lake, o lago de datos, es el lugar donde se vuelcan todos los tipos de datos generados en las diferentes partes de la empresa: fuentes de datos estructurados, registros de chat, correos electrónicos, imágenes (de facturas, recibos, cheques, etc.) y videos. Las rutinas de recopilación de datos no filtran ninguna información; también se capturarán datos relacionados con transacciones canceladas, devueltas e invalidadas, por ejemplo.

Data Warehouse en la nube

Con la llegada del Cloud han empezado a aparecer soluciones IPAAS que han simplificado mucho la gestión de estas BD. Un excelente ejemplo sería Azure Synapse Analytics, una plataforma de analítica completa disponible como servicio en la nube de Azure. Anteriormente se llamaba SQL Data Warehouse y, como parece desprenderse de este nombre, entre sus capacidades están las de Data Warehouse en la nube. Azure Synapse permite cargar, preparar, transformar y servir los datos de una forma totalmente escalable para procesos de analítica, Inteligencia de Negocio en tiempo real, Big Data y Machine Learning.

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