Introducción a Data Mart
El mundo se está volviendo más digital y cada organización está generando varios petabytes de datos. Data Mart es una de esas clasificaciones de datos de un almacén de datos donde la concentración está en un tema.
Podemos decir que son los datos con respecto a un departamento o categoría específica como ventas, finanzas o marketing, etc. Básicamente es un subconjunto de almacenamiento de datos. Dado que hay una concentración en temas o departamentos específicos, podemos decir que su fuente es limitada o depende de muy pocas fuentes.
Data Mart vs Data Warehouse
Un almacén de datos es un almacén con una recopilación de datos de múltiples flujos del sujeto. La parte de mantenimiento y control, como la recopilación de datos sin procesar y su procesamiento, es manejada principalmente por grupos de TI de Tecnología de Información Corporativa que brindan diversos servicios a las organizaciones matrices.
El almacén de datos también se conoce como almacén de datos central o empresarial. Por lo tanto, la fuente de un almacén de datos será múltiple en contraste con el mercado de datos, que en algunos casos es un subconjunto del almacén de datos.
Tipos de Data Mart
Normalmente hay tres tipos de data marts. Son:
1. Depósito de datos dependiente
Un data mart dependiente es puramente del data warehouse y todos los dependientes agrupados formarán un data warehouse empresarial. Es puramente un subconjunto de almacenamiento de datos, ya que se crea desde DW central.
Dado que los datos limpios y resumidos ya están presentes en el proceso ETT del almacén de datos central o Extract Transform and Transportation se simplifica. Solo necesitamos identificar el subconjunto particular aquí y realizar ETT encima.
Estos conjuntos de datos generalmente se crean para lograr una mejor disponibilidad y un mayor rendimiento mejorado con un mejor control y eficiencia.
2. Data Mart Independiente
Esto no se crea desde el almacén de datos central y la fuente de esto puede ser diferente. Dado que los datos son distintos del proceso central DW ETT es un poco diferente.
La mayor parte del data mart independiente es utilizado por un grupo más pequeño de organizaciones y la fuente para esto también es limitada. El data mart Independiente generalmente se crea cuando necesitamos obtener una solución en un plazo relativamente corto.
3. Data Mart híbrido
El centro de datos híbrido le permitirá agrupar los datos de todas las demás fuentes que no sean el almacén de datos central DW. Cuando tratamos con la integración ad hoc, esto beneficiará enormemente el trabajo superior en todos los productos que se agregaron a las organizaciones externamente.
Características de Data Mart
A continuación se presentan algunas de las características de un data mart:
- Dado que la fuente de los datos se concentra en el sujeto, el tiempo de respuesta del usuario se mejora al usarla.
- Para los datos que se requieren con frecuencia, el uso de los data marts será beneficioso ya que está subconjunto al DW central y, por lo tanto, el tamaño de los datos será menor.
- Además, dado que el volumen de datos es limitado, el tiempo de procesamiento será bastante reducido en comparación con los Dws centrales.
- Estos son básicamente ágiles y pueden acomodar los cambios en el modelo de manera bastante rápida y eficiente en comparación con el almacén de datos.
- Datamart requiere un solo experto en el tema para manejar, en contraste con los datos del almacén, la experiencia que requerimos en los almacenes de múltiples temas. Debido a esto, decimos que data mart es más ágil.
- Podemos segregar las categorías de acceso a un nivel bajo con datos particionados y con data mart, es muy fácil.
- La dependencia de la infraestructura es bastante limitada y los datos pueden almacenarse en diferentes plataformas de hardware tras la segmentación.
Pasos para implementar Data Mart
A continuación se detallan los pasos necesarios para implementarlo.
1. Diseñando
Este será el primer paso en la implementación donde se identificarán todas las tareas y fuentes requeridas para recopilar información técnica y comercial. Posteriormente se implementa el plan lógico y, una vez revisado, se convertirá en un plan físico. Además, la estructura lógica y física de los datos se decide aquí, como cómo particionar los datos y el campo de la partición como la fecha o cualquier otro archivo.
2. construcción
Esta es la segunda fase de implementación donde se generaron bases de datos físicas con la ayuda de RDBMS, que se determinó como parte del proceso de diseño y las estructuras lógicas. Se crean todos los objetos como esquema, índices, tablas, vistas, etc.
3. Poblando
Esta es la tercera fase y aquí se completan los datos al obtener los datos. Todas las transformaciones requeridas se implementan antes de completar los datos en él.
4. Accediendo
Este es el siguiente paso de implementación donde usaremos los datos poblados para realizar consultas para crear informes. El usuario final utiliza este paso para comprender los datos mediante consultas.
5. Gestión
Esta es la última etapa de implementación de la despensa de datos y aquí se ocupan de varias tareas, como la administración de acceso, la optimización del sistema y el ajuste, la administración y la adición de datos nuevos a la despensa de datos y la planificación de escenarios de recuperación para manejar cualquier caso de falla.
Beneficios de Data Mart
Los siguientes son algunos de los beneficios de usarlo.
- Es una de las mejores alternativas rentables para un almacén de datos en el que solo necesita trabajar en un pequeño segmento de datos.
- La segregación de datos de las fuentes hará que el centro de datos sea eficiente, ya que un grupo específico de personas puede trabajar los datos de una fuente específica en lugar de utilizar el almacén de datos.
- Es posible un acceso más rápido a los datos utilizando data mart si sabemos a qué subconjunto debemos acceder.
- Datamart es mucho más fácil de usar, por lo que los usuarios finales pueden consultar fácilmente sobre ellos.
- Llegar al mercado de datos de tiempo de implementación requiere menos tiempo en comparación con el almacén de datos, ya que los datos se segregan en grupos.
- Los datos históricos de un tema en particular se pueden usar para facilitar el análisis de tendencias.
Conclusión
Debido a que se concentra en un área funcional única, existen numerosas ventajas tanto para el implementador del proceso como para el usuario final. Por lo tanto, se requiere una implementación eficiente de Marts junto con un almacén de datos en la organización.
Artículos recomendados
Esta es una guía de Qué es Data Mart. Aquí discutimos la introducción, características y los 3 tipos principales junto con sus características y pasos. También puede consultar los siguientes artículos para obtener más información:
- Oracle Data Warehousing
- Tipos de datos R
- Tipos de datos de Python
- Cassandra Data Modeling
- Guía completa del modelo de datos en Cassandra