Un data mart es una subcolección de datos de un data warehouse (almacén de datos) que se enfoca en un área específica de interés dentro de una organización. A diferencia de un data warehouse, que almacena una amplia gama de datos de toda la organización, un data mart contiene información seleccionada y preprocesada para satisfacer las necesidades analíticas de un departamento o equipo en particular.
El objetivo principal de un data mart es proporcionar acceso rápido y fácil a los datos relevantes para un grupo específico de usuarios, como el departamento de ventas, marketing o finanzas. Está diseñado para facilitar el análisis y la generación de informes específicos para un área funcional determinada.
Características de los Data Mart
El uso de data marts permite a las organizaciones descentralizar y distribuir la información de manera más eficiente, lo que facilita la toma de decisiones a nivel departamental y mejora la capacidad de respuesta a las necesidades analíticas específicas. Además, los data marts pueden ser construidos y mantenidos de manera más ágil y rápida que un data warehouse completo, lo que los convierte en una opción flexible y rentable para obtener información analítica focalizada.
- Enfoque temático: Se centra en un tema o área de interés específica, como ventas, marketing, recursos humanos, finanzas, etc. Esto permite a los usuarios acceder rápidamente a los datos relevantes para sus necesidades analíticas específicas.
- Estructura simplificada: A diferencia de un data warehouse completo, un data mart suele tener una estructura más simple y optimizada. Se seleccionan y se integran solo los datos necesarios para un análisis específico, lo que facilita la comprensión y el acceso a la información.
- Datos resumidos: Los datos en un data mart suelen estar preagregados, resumidos o transformados de manera específica para satisfacer las necesidades analíticas del departamento o equipo. Esto permite un acceso más rápido y eficiente a la información relevante para la toma de decisiones.
- Acceso controlado: El acceso a un data mart está restringido a los usuarios y equipos autorizados. Esto garantiza la seguridad y la confidencialidad de los datos, al tiempo que permite a los usuarios adecuados acceder y utilizar la información según sus necesidades.
- Actualización periódica: Los datos en un data mart suelen actualizarse de forma periódica, ya sea diaria, semanal o mensualmente, según los requisitos del área funcional. Esto garantiza que los datos estén actualizados y reflejen la situación más reciente.
Objetivos del Data Mart
La finalidad de un data mart es transformar los datos almacenados en un almacén de datos en información relevante. Esta información debe ser útil para ser utilizada por una parte específica de la empresa para una toma de decisiones más eficaz .
En el caso de las empresas, se crean para un departamento en particular para explotar de una forma más específica y concreta los datos almacenados en el data ware house de una empresa. El datamart se crea específicamente para satisafcer las necesidades de información de un departamento concreto.
Los data marts utilizan herramientas OLAP (On line Analytical Processing) que permite crear sistemas de información específicos para una parte del negocio.
Tipos de datamart
Existen diferentes tipos de Data Mart que se utilizan para organizar y analizar datos de manera específica dentro de un entorno de Business Intelligence. A continuación, se describen algunos de los tipos más comunes:
- Data Mart Departamental: Este tipo de Data Mart se enfoca en un departamento o área funcional específica de la organización, como ventas, marketing, finanzas o recursos humanos. Contiene datos relevantes y específicos para ese departamento en particular, lo que permite un análisis y una toma de decisiones más precisos en ese ámbito.
- Data Mart Temático: Un Data Mart temático se centra en un tema o dominio de datos específico, como la gestión de clientes, la gestión de inventarios o el análisis de marketing. Este tipo de Data Mart se construye alrededor de un tema central y contiene datos relacionados que son importantes para ese tema en particular.
- Data Mart Integrado: Un Data Mart integrado combina datos de diferentes áreas o departamentos de la organización en un único entorno. Se utiliza para obtener una visión más completa y holística de los datos de la empresa, permitiendo un análisis más amplio y multidimensional.
- Data Mart Virtual: Un Data Mart virtual no almacena físicamente los datos en un repositorio separado, sino que los accede directamente de las fuentes de datos subyacentes. Utiliza técnicas de acceso en tiempo real para combinar y presentar los datos de manera virtual, brindando una vista unificada sin duplicar físicamente los datos.
- Data Mart Distribuido: Un Data Mart distribuido se despliega en diferentes ubicaciones geográficas o departamentos, y los datos se replican y sincronizan entre ellos. Esto permite a los diferentes equipos o sucursales acceder y analizar los datos de manera local, lo que puede ser beneficioso en entornos empresariales descentralizados.
Estos son solo algunos ejemplos de los tipos de Data Mart que se utilizan en la práctica. La elección del tipo de Data Mart depende de los requisitos y objetivos específicos de análisis de cada organización y puede variar en función de su estructura, tamaño y necesidades de información.
Estructuras de un datamart
Un Data Mart es una estructura diseñada para organizar y almacenar datos específicos de un área temática o departamental dentro de una organización. A continuación, se describen las principales estructuras que se utilizan en la construcción de un Data Mart:
- Dimensiones: Las dimensiones son atributos descriptivos o categorías que proporcionan contextos para analizar los datos. Son características clave que se utilizan para filtrar, agrupar y segmentar los datos en diferentes perspectivas. Algunos ejemplos comunes de dimensiones son el tiempo, el producto, el cliente, la ubicación geográfica, etc. Las dimensiones ayudan a estructurar y organizar los datos en un Data Mart y permiten un análisis multidimensional.
- Hechos: Los hechos son las medidas numéricas o cuantitativas que se analizan en un Data Mart. Representan los datos cuantificables o los indicadores de rendimiento clave (KPI, por sus siglas en inglés) que se utilizan para realizar cálculos, análisis y métricas. Ejemplos de hechos pueden ser las ventas, los ingresos, las unidades vendidas, las horas trabajadas, etc. Los hechos están relacionados con las dimensiones y se pueden agregar o desglosar según las necesidades de análisis.
- Tablas de hechos: Las tablas de hechos son la parte central de un Data Mart. Estas tablas contienen los datos numéricos o de medidas (hechos) junto con las claves de las dimensiones relacionadas. Cada registro en una tabla de hechos representa una instancia o evento y contiene las medidas y las claves de las dimensiones que lo describen. Las tablas de hechos están diseñadas para permitir un análisis rápido y eficiente de los datos.
- Tablas de dimensiones: Las tablas de dimensiones contienen los atributos descriptivos de las dimensiones. Cada registro en una tabla de dimensiones representa una instancia o entidad en esa dimensión y contiene los detalles y las características asociadas. Estas tablas proporcionan información adicional sobre los datos y permiten la navegación y el filtrado de los mismos.
- Esquema de estrella o esquema en copo de nieve: Estos son dos modelos de diseño de estructura comunes utilizados en los Data Marts. El esquema de estrella es un diseño simple en el que las tablas de hechos se conectan directamente a las tablas de dimensiones. El esquema en copo de nieve es una variante del esquema de estrella en el que las tablas de dimensiones se normalizan aún más en subdimensiones. Estos esquemas proporcionan una estructura optimizada para el rendimiento de consultas y análisis en un Data Mart.
Estas son algunas de las estructuras básicas utilizadas en un Data Mart. La elección de la estructura adecuada depende de los requisitos de análisis, la complejidad de los datos y los objetivos de la organización.
datamart dependiente e independiente
En el contexto de la arquitectura de un almacén de datos, existen dos enfoques principales para la construcción de Data Marts: dependiente e independiente.
- Data Mart Dependiente: En este enfoque, los Data Marts dependen directamente del almacén de datos central, también conocido como Data Warehouse. El Data Warehouse es el punto central de almacenamiento y consolidación de datos de toda la organización. Luego, se crean los Data Marts específicos para cada área temática o departamento utilizando los datos del Data Warehouse.
El Data Mart dependiente extrae los datos necesarios del Data Warehouse y los transforma según las necesidades de análisis del área temática o departamento en cuestión. Esto implica aplicar filtros, realizar agregaciones, ajustar los cálculos y estructurar los datos de manera que sean óptimos para el análisis específico de ese Data Mart. En este enfoque, los Data Marts dependen completamente del Data Warehouse y se actualizan cuando el Data Warehouse se actualiza.
- Data Mart Independiente: En este enfoque, los Data Marts se crean de manera independiente sin depender directamente del Data Warehouse. Cada Data Mart tiene su propia estructura de datos y almacena los datos necesarios para el análisis de un área temática o departamento específico. Los datos pueden provenir de diferentes fuentes de datos y no necesariamente del Data Warehouse.
En este caso, los Data Marts se construyen para satisfacer las necesidades de análisis específicas de un departamento o área temática sin depender de un almacén de datos centralizado. Esto permite una mayor flexibilidad y agilidad en la construcción y actualización de los Data Marts, ya que los datos se pueden extraer y transformar directamente de las fuentes de datos relevantes.
La elección entre un Data Mart dependiente e independiente depende de diversos factores, como la infraestructura existente, la complejidad de los datos, los requisitos de análisis y las necesidades de la organización. Ambos enfoques tienen sus ventajas y desafíos, y la elección adecuada dependerá de los objetivos y recursos de la organización.
Regenerate response
Cómo funciona un datamart y pasos a seguir
A continuación, se describe cómo funciona generalmente un Data Mart:
- Identificación de necesidades: El proceso comienza identificando las necesidades de información y análisis de un área o departamento específico de la organización. Esto implica comprender qué datos son relevantes, qué preguntas se deben responder y qué informes y análisis se requieren para tomar decisiones informadas.
- Extracción de datos: Una vez que se han identificado los requisitos, se extraen los datos necesarios de las fuentes de datos correspondientes, como bases de datos transaccionales, sistemas ERP, archivos planos, aplicaciones web, entre otros. Este proceso puede implicar la selección, filtrado y extracción de datos relevantes utilizando herramientas de extracción de datos (ETL) o mediante consultas directas a las fuentes.
- Transformación de datos: Los datos extraídos se someten a un proceso de transformación para prepararlos para su análisis. Esto incluye limpiar los datos, normalizarlos, aplicar reglas de negocio, realizar cálculos y crear agregaciones. La transformación de datos asegura que los datos estén en un formato coherente y adecuado para su posterior análisis.
- Carga de datos: Una vez que los datos han sido transformados, se cargan en el Data Mart. Esto implica almacenar los datos en una estructura optimizada, como tablas de hechos y tablas de dimensiones, que permiten un acceso rápido y eficiente a los datos. La carga de datos puede ser realizada a través de procesos ETL o mediante la carga directa en el Data Mart.
- Modelado de datos: Los datos en el Data Mart se modelan de manera que se puedan realizar análisis y consultas eficientes. Esto implica establecer relaciones entre las tablas de hechos y las tablas de dimensiones, definir jerarquías y niveles de agregación, y establecer medidas y cálculos predefinidos.
- Análisis y generación de informes: Una vez que los datos están cargados en el Data Mart, los usuarios pueden realizar análisis y generar informes utilizando herramientas de Business Intelligence (BI). Estas herramientas permiten explorar los datos, crear consultas, aplicar filtros y generar visualizaciones interactivas y tableros de control para obtener información y conocimientos relevantes.
- Actualización y mantenimiento: Los Data Marts deben ser actualizados periódicamente para reflejar los cambios en las fuentes de datos subyacentes. Esto implica ejecutar procesos de extracción, transformación y carga (ETL) de manera programada o en tiempo real para garantizar que los datos en el Data Mart estén actualizados y sean precisos.
En resumen, un Data Mart funciona mediante la extracción, transformación y carga de datos relevantes en una estructura optimizada, y luego permite el análisis y la generación de informes a través de herramientas de Business Intelligence. Proporciona a los usuarios de negocio un acceso rápido y eficiente a los datos necesarios para tomar decisiones informadas y estratégicas en un área temática específica.
Beneficios e importancia de los datamart
Los Data Marts desempeñan un papel fundamental en la arquitectura de Business Intelligence y ofrecen varios beneficios y ventajas para las organizaciones. A continuación, se mencionan algunos de ellos:
- Enfoque específico: Los Data Marts se centran en áreas temáticas o departamentos específicos de una organización. Esto permite un análisis más profundo y detallado de los datos relacionados con ese dominio en particular. Al concentrarse en datos específicos, los Data Marts proporcionan información relevante y accionable para la toma de decisiones dentro de ese ámbito.
- Mejor rendimiento: Almacenar datos en un Data Mart optimizado permite consultas y análisis más rápidos y eficientes. Los Data Marts están diseñados para proporcionar acceso ágil a los datos necesarios para el análisis, lo que mejora el rendimiento de las consultas y la generación de informes. Al evitar la necesidad de buscar y procesar grandes volúmenes de datos en un almacén de datos centralizado, los Data Marts pueden acelerar el tiempo de respuesta y la experiencia del usuario.
- Análisis multidimensional: Los Data Marts están estructurados para admitir análisis multidimensional. Al utilizar modelos de datos dimensionales, como el esquema en estrella o en copo de nieve, los Data Marts permiten una visualización y un análisis más profundos de los datos desde diferentes perspectivas. Esto facilita la exploración de relaciones, la segmentación, el desglose y la comparación de datos en varias dimensiones, lo que proporciona una comprensión más completa y detallada de los patrones y tendencias.
- Independencia y autonomía: Los Data Marts brindan autonomía a los diferentes departamentos o áreas temáticas de una organización. Cada Data Mart puede ser administrado y controlado por el departamento correspondiente, lo que permite a los usuarios tener control sobre sus propios datos y análisis. Esto proporciona flexibilidad y agilidad para adaptarse a las necesidades cambiantes de cada área sin afectar a otros departamentos.
- Escalabilidad y modularidad: Los Data Marts son escalables y pueden crecer de manera incremental a medida que aumentan las necesidades de análisis y los volúmenes de datos. Se pueden agregar nuevos Data Marts según sea necesario, ya sea para ampliar un área temática existente o para abordar nuevos dominios de análisis. Esto permite una arquitectura modular y flexible que puede adaptarse a medida que evolucionan las necesidades empresariales.
En resumen, los Data Marts desempeñan un papel crucial en la habilitación del análisis y la toma de decisiones basadas en datos. Proporcionan un enfoque específico, mejor rendimiento, análisis multidimensional, autonomía y escalabilidad, lo que permite a las organizaciones obtener información valiosa y accionable para impulsar el crecimiento y el éxito empresarial.
Ejemplos
Una empresa crea para su departamento financiero un data mart que satisfaga las necesidades de información del departamento financiero. Para ello utiliza un subconjunto de datos con toda la información necesaria para calcular los ratios y KPI’s definidos para la toma de decisiones de los técnico y directivos de este departamento. Este data mart sólo utilizará los datos necesarios para satisfacer las necesidades de información del departamento financiero.
Sin embargo se utilizará otro data mart para cubrir las necesidades de información del departamento de marketing. Por lo que creará otro subconjunto de datos con toda la información existente en el data ware house. Relacionada con Marketing o Ventas por supuesto, y la explotará para esas necesidades de información concretas que tendrá ese departamento de marketing.
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