Data Warehouse vs Data Mart - Las 8 principales diferencias con la infografía.

Diferencia entre Data Warehouse y Data Mart

Data Warehouse es el repositorio central mantenido por organizaciones donde los datos de varias fuentes se integran para proporcionar información valiosa sobre los negocios. Se mantiene por separado de la base de datos operativa de la organización que está diseñada para consultas y análisis en lugar de procesamiento de transacciones. Está orientado a temas, integrado, no volátil y variante de tiempo. Es una fuente de información integrada y estable que proporciona información sobre diversos temas en los que los datos son consistentes independientemente del momento en que se accede al almacén. Un Data Warehouse evoluciona constantemente, ya que no es una estructura estática. Data Mart es un subconjunto de Data Warehouse mantenido por las organizaciones para un grupo específico de usuarios que está optimizado para el acceso. Es más flexible, ya que toma datos de menos fuentes en comparación con un Data Warehouse. Un Data Mart es de menor tamaño en comparación con el gran tamaño de un Data Warehouse y está diseñado para facilitar el análisis de datos por parte del usuario final y admite una única aplicación analítica utilizada por un conjunto distinto de usuarios. Sobre la base de las fuentes de datos, los Data Marts se dividen en dos categorías, Data Marts dependientes e independientes. Data Marts se implementan en servidores de bajo costo para uso departamental.

Comparación cabeza a cabeza entre Data Warehouse y Data Mart (Infografía)

A continuación se muestra la diferencia de las 8 principales entre Data Warehouse y Data Mart

Diferencias clave Data Warehouse vs Data Mart

Analicemos algunas de las principales diferencias entre Data Warehouse y Data Mart:

Una de las diferencias clave de Data Warehouse frente a Data Mart es que Data Warehouse es un depósito central de datos que sirve para la toma de decisiones, mientras que Data Mart es un subconjunto lógico de Data Warehouse utilizado para usuarios específicos.
Data Warehouse tiene el riesgo de fallar debido a su gran tamaño y la integración de varias fuentes. Por otro lado, un Data Mart tiene un menor riesgo de falla debido a su menor tamaño e integración de datos de menos fuentes.
Data Warehouse proporciona una vista de toda la empresa para su sistema centralizado y es independiente, mientras que Data Mart proporciona una vista departamental y almacenamiento descentralizado, ya que es un subconjunto de un Data Warehouse.
Data Warehouse está orientado a aplicaciones, mientras que Data Mart se usa para un sistema de soporte de decisiones.
Data Mart almacena datos resumidos, mientras que el almacén de datos tiene datos almacenados en forma detallada. Los datos están en una forma altamente desnormalizada en Data Mart mientras que, en Data Warehouse, los datos están ligeramente desnormalizados.
Los datos se almacenan en un repositorio único, integrado y centralizado en Data Warehouse, mientras que en Data Mart se almacenan en servidores de bajo costo para uso departamental específico.
Al construir un Data Warehouse, se sigue el enfoque de arriba hacia abajo, mientras que al construir un Data Mart, se sigue el enfoque de abajo hacia arriba.
Data Warehouse es una variante de tiempo orientada a temas que permanece en existencia por más tiempo, mientras que Data Mart está diseñado para áreas específicas relacionadas con una organización y existe por un tiempo más corto.
El esquema en estrella se usa al modelar un Data Mart, mientras que el esquema de constelación de hechos se usa para modelar un Data Warehouse. En general, un esquema de constelación de hechos consta de una amplia gama de áreas temáticas, por otro lado, se utiliza un esquema Star para su enfoque de modelado de un solo sujeto en Data Marts.

Tabla comparativa de Data Warehouse vs Data Mart

Veamos las 8 principales comparaciones entre Data Warehouse y Data Mart

ALMACÉN DE DATOS	MARTE DE DATOS
Data Warehouse almacena los datos de múltiples áreas temáticas.	Data Mart contiene los datos relacionados con un área en particular, como finanzas, recursos humanos, ventas, etc.
Es un depósito central de datos en una organización.	Es el subconjunto de un Data Warehouse.
Los datos se integran en un Data Warehouse como un repositorio de varias fuentes.	Los datos se integran en un Data Mart de menos fuentes que un Data Warehouse.
Un almacén de datos generalmente se modela a partir del esquema de constelación de hechos.	Data Mart está diseñado enfocado en un modelo dimensional utilizando un esquema de estrella.
Es difícil diseñar y usar un Data Warehouse para su tamaño que puede ser mayor a 100 Gigabytes.	Es relativamente más fácil diseñar y usar Data Mart, debido a la flexibilidad de su pequeño tamaño.
Data Warehouse está diseñado para la toma de decisiones en una organización.	Data Mart está diseñado para grupos de usuarios o departamentos específicos.
Sigue un enfoque de arriba hacia abajo.	Sigue un enfoque de abajo hacia arriba.
Data Warehouse contiene menos datos desnormalizados que un Data Mart.	Data Mart almacena datos altamente desnormalizados.

Conclusión

Un Data Warehouse proporciona al usuario una única interfaz integrada donde las consultas de soporte de decisiones se pueden hacer fácilmente y un Data Mart proporciona una vista y almacenamiento departamental. Un Data Warehouse es difícil de construir por su gran tamaño, mientras que un Data Mart es más fácil de mantener y crear por su tamaño más pequeño específico para ciertas áreas temáticas. Las organizaciones pueden trabajar en sus requisitos para configurar Data Marts para diferentes departamentos y, en consecuencia, fusionarlos para crear un Data Warehouse o pueden crear un Data Warehouse primero, y luego, cuando surja la necesidad, pueden crear varios Data Marts para departamentos específicos. Pero debido a ciertas restricciones, como el tiempo y el costo, por lo general, las organizaciones optan por construir Data Marts primero y luego fusionarlas para crear un Data Warehouse. La tecnología de Cloud Computing ha proporcionado la ventaja de reducir el tiempo y el costo para construir un Data Warehouse en toda la empresa de manera efectiva. Además, dado que tanto Data Warehouse como Data Mart contienen datos desnormalizados, necesitamos encontrar soluciones para mejorar el rendimiento de la consulta. Extraer, transformar y cargar o ETL es un concepto para extraer los datos de varias fuentes, luego transformar los datos de acuerdo con los requisitos comerciales y finalmente cargar los datos en un sistema.

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