Descubre la principal diferencia entre data mart y data warehouse

La diferencia entre Data Mart y Data warehouse es notable, pero ambas son herramientas de businsess intelligence. Son buenos ejemplos de herramientas concebidas para mejorar significativamente la capacidad de una organización a la hora de tomar decisiones de negocio.

Al pensar en Business Intelligence, inevitablemente nos vienen a la mente conceptos como datamart, datawarehouse, OLAP (On Line Analytical Processing), Customer Relationship Management (CRM) y Data Mining. Todos estos conceptos se aglutinan bajo el marco común del denominado “Collaborative Business Intelligence”, que nos permite gestionar conocimientos, y no sólo información.

¿Qué es un data warehouse?

El concepto de data warehouse significa almacén de datos. Nació en la década de los 80 ante la necesidad de desarrollar un sistema de almacenamiento de datos. Con los requerimientos de una gestión fluida y ordenada de los datos. De esta forma conseguimos un significativo ahorro en tiempo y presupuesto frente a los sistemas de datos tradicionales.

Un data warehouse recopila y administra datos de diversas fuentes para proporcionar información empresarial significativa. En este almacén se almacenarán los datos durante el período de tiempo necesario para cumplir con las necesidades de consulta de la organización.

Es una recopilación de datos centralizada. Está separada de los sistemas operacionales y apoya la toma de decisiones de la empresa. En un data warehouse los datos se almacenan desde una perspectiva histórica.

Los datos en el almacén se obtienen de múltiples fuentes. Se verifica, se limpia y entonces se integra con el sistema data warehouse. El almacén de datos requiere una rápida gestión de una gran capacidad de almacenamiento. Esta herramienta puede responder a cualquier consulta compleja relacionada con los datos. Los datos recopilados se utilizan para guiar la toma de decisiones. Data warehouse pone a nuestra disposición herramientas de análisis, informes y extracción de datos. Constituye una diferencia entre data mart y data warehouse.

Para tener más información sobre su diseño, puede consultar el artículo Guía para construir un Data Warehouse.

Si quiere ver un caso de implementación de un data warehouse, puede consultar Implementar un Data Warehouse en AWS

¿Qué es un data mart?

Un data mart es un subconjunto de un almacén de datos (es decir, de un data warehouse) orientado a una línea de negocios específica. Los almacenes de datos contienen depósitos de datos resumidos recopilados para su análisis en una sección o unidad específica dentro de una organización, por ejemplo, el departamento de ventas.

Solo obtiene datos de unas pocas fuentes, que pueden ser el data warehouse corporativo, sistemas operacionales internos o fuentes de datos externas. Así pues, se trata de un sistema orientado a la consulta, por lo que la distribución interna de los datos es clara y emplea modelos dimensionales de estrella o copo de nieve para su estructura.

Un data mart es un sistema de indexación y extracción centrado en un área específica dentro del negocio diseñado para satisfacer las necesidades de un grupo específico de usuarios. De esta forma, también se considera un almacén de datos departamental, aquí podemos ver otra diferencia entre data mart y data warehouse.

Otra ventaja de los data mart es que son rápidos y fáciles de usar, ya que utilizan pequeñas cantidades de datos.

Para ver un ejemplo de aplicación para generar data mart, pruebe Data Mart Builder de IQub.

Diferencia entre data mart y data warehouse

Como hemos visto, son términos bastante similiares, pero la principal diferencia entre data mart y data warehouse reside en el alcance. Así pues, las diferencias entre un data mart y un data warehouse son:

• Un data warehouse es un almacén de datos es un gran depósito de datos recopilados de diferentes organizaciones o departamentos dentro de una corporación.
• Un data mart, en cambio, es un subconjunto único de un data warehouse. Está diseñado para satisfacer las necesidades de un determinado grupo de usuarios.
• Un data mart se centra en un solo tema, mientras que los datos de un data warehouse comprende datos de todos los departamentos de la organización donde se actualiza continuamente para eliminar datos redundantes
• El proceso de implementación un data warehouse puede extenderse muchos meses e incluso años. El proceso de implementación de data mart está restringido a unos pocos meses.
• Los datos almacenados en un data warehouse siempre ofrecen más detalle en comparación con los de un data mart.

Data mart vs. Data warehouse: comparativa

A continuación vamos a ver más en detalle la diferencia entre data mart y data warehouse.

¿Cuándo conviene usar un data warehouse o data mart?

Si te estás preguntando entonces en qué basarse para escoger entre un data warehouse o data mart para almacenar una cantidad de datos de un negocio, te daremos la respuesta en términos generales. En principio, a una empresa le conviene optar por un data warehouse si va a aunar estructuras de datos que pertenecen a varios departamentos, es decir, si piensa albergar grandes cantidades de datos de diferentes áreas relacionadas con todo el negocio en su conjunto.

Por otra parte, si un departamento de una empresa mediana o grande es una fuente que genera una cantidad ingente de datos por sí solo, es conveniente almacenarlos en un data mart. Esto permite enfocar datos de una misma área o temática y analizarlos de forma pormenorizada para tomar decisiones más específicas.