almacén de datos

Un data mart es un patrón de estructura/acceso específico de los entornos de almacenamiento de datos . El data mart es un subconjunto del almacén de datos que se centra en una línea de negocio, departamento, área temática o equipo específico. ^{[ 1 ]} Mientras que los almacenes de datos tienen una profundidad a nivel empresarial, la información en los data marts se refiere a un solo departamento. En algunas implementaciones, cada departamento o unidad de negocio se considera propietario de su data mart, incluyendo todo el hardware , software y datos . ^{[ 2 ]} Esto permite que cada departamento aísle el uso, la manipulación y el desarrollo de sus datos. En otras implementaciones donde se utilizan dimensiones conformadas, esta propiedad de la unidad de negocio no se aplica a dimensiones compartidas como cliente, producto, etc.

Los almacenes de datos y los data marts se crean porque la información en la base de datos no está organizada de manera que sea fácilmente accesible. Esta organización requiere consultas demasiado complejas, difíciles de acceder o que consumen muchos recursos.

Mientras que las bases de datos transaccionales están diseñadas para actualizarse, los almacenes de datos o data marts son de solo lectura . Los almacenes de datos están diseñados para acceder a grandes grupos de registros relacionados. Los data marts mejoran el tiempo de respuesta del usuario final al permitirle acceder al tipo específico de datos que necesita consultar con mayor frecuencia, proporcionándolos de una manera que facilita la visión colectiva de un grupo de usuarios.

Un data mart es básicamente una versión condensada y más específica de un almacén de datos que refleja las regulaciones y especificaciones de procesos de cada unidad de negocio dentro de una organización. ^{[ 3 ]} Cada data mart está dedicado a una función o región de negocio específica. Este subconjunto de datos puede abarcar muchas o todas las áreas temáticas funcionales de una empresa. Es común utilizar varios data marts para satisfacer las necesidades de cada unidad de negocio (se pueden usar diferentes data marts para obtener información específica para varios departamentos de la empresa, como contabilidad, marketing, ventas, etc.).

El término relacionado, spreadmart, es peyorativo y describe la situación que se produce cuando uno o más analistas de negocios desarrollan un sistema de hojas de cálculo vinculadas para realizar un análisis de negocios, y luego lo hacen crecer hasta alcanzar un tamaño y grado de complejidad que lo vuelve prácticamente imposible de mantener. El término para esta situación es "Excel hell". ^{[ 4 ]}

• Fácil acceso a los datos que se necesitan con frecuencia.
• Crea una visión colectiva por parte de un grupo de usuarios.
• Mejora el tiempo de respuesta del usuario final.
• Facilidad de creación
• Coste inferior al de implementar un almacén de datos completo.
• Los usuarios potenciales están definidos con mayor claridad que en un almacén de datos completo.
• Contiene únicamente datos esenciales para el negocio y está menos saturado de información.
• Contiene información de datos clave

• Esquema en estrella : una opción de diseño bastante popular; permite que una base de datos relacional emule la funcionalidad analítica de una base de datos multidimensional.
• esquema de copo de nieve
• Esquema de actividad : un esquema basado en series temporales

almacén de datos

• Alcance. Subconjunto específico del departamento o la materia diseñado para satisfacer las necesidades analíticas de una línea de negocio (por ejemplo, Ventas, Finanzas, Marketing). ^{[ 5 ]}
• Nivel de detalle. Puede contener datos detallados o agregados restringidos al área temática. ^{[ 5 ]}
• Abastecimiento. Puede ser dependiente (obtenido del almacén de datos de la empresa) o independiente (obtenido directamente de sistemas operativos/externos). ^{[ 6 ]}
• Modelado. Comúnmente implementado como un modelo dimensional (esquema de estrella) para facilitar su uso en análisis. ^{[ 7 ]}

Almacén de datos

• Alcance. Repositorio empresarial que integra datos de múltiples áreas temáticas para apoyar la toma de decisiones. ^{[ 8 ] [ 9 ]}
• Características. Orientado al tema, integrado, variable en el tiempo y no volátil; normalmente almacena datos históricos detallados y alimenta modelos dimensionales para análisis. ^{[ 8 ]}
• Integración. Proporciona coherencia entre procesos mediante dimensiones compartidas y conformadas en una arquitectura de bus al implementar modelos dimensionales. ^{[ 10 ] [ 11 ]}

Relación

• Un almacén de datos ofrece una base integrada para toda la organización, mientras que los almacenes de datos proporcionan una entrega focalizada para equipos específicos. En el enfoque de Kimball, las dimensiones conformadas alinean los almacenes de datos para que puedan combinarse de forma consistente en todos los procesos. ^{[ 10 ] [ 11 ]}

Según la escuela de Inmon sobre almacenamiento de datos, un data mart dependiente es un subconjunto lógico ( vista ) o un subconjunto físico (extracto) de un almacén de datos más grande , aislado por una de las siguientes razones:

• Es necesario actualizar un modelo o esquema de datos específico : por ejemplo, para reestructurarlo para OLAP .
• Rendimiento: para trasladar el almacenamiento de datos a un ordenador independiente para lograr una mayor eficiencia o para eliminar la necesidad de gestionar esa carga de trabajo en el almacén de datos centralizado.
• Seguridad: para separar selectivamente un subconjunto de datos autorizados.
• Conveniencia: para eludir la gobernanza de datos y las autorizaciones necesarias para incorporar una nueva aplicación en el Almacén de Datos Empresarial.
• Campo de pruebas: para demostrar la viabilidad y el potencial de retorno de la inversión (ROI) de una aplicación antes de migrarla al almacén de datos empresarial.
• Política: una estrategia para que las TI (Tecnologías de la Información) afronten situaciones en las que un grupo de usuarios tiene más influencia que financiación o no actúa de forma responsable en el repositorio centralizado de datos.
• Política: una estrategia para que los consumidores de datos afronten situaciones en las que un equipo de almacenamiento de datos no puede crear un almacén de datos utilizable.

Según la escuela de Inmon sobre almacenamiento de datos, las desventajas inherentes a los data marts incluyen una escalabilidad limitada , duplicación de datos , inconsistencia de datos con otros silos de información e incapacidad para aprovechar las fuentes de datos empresariales.

La escuela alternativa de almacenamiento de datos es la de Ralph Kimball . En su opinión, un almacén de datos no es más que la unión de todos los data marts. Esta visión ayuda a reducir costos y permite un desarrollo rápido, pero puede generar un almacén de datos inconsistente, especialmente en grandes organizaciones. Por lo tanto, el enfoque de Kimball es más adecuado para pequeñas y medianas empresas. ^{[ 12 ]}

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