La revolución de los datos ¿Qué es un Data Mart y para qué sirve?

Con las tendencias de Big data y el análisis de datos, necesitamos una manera eficiente de almacenar estos datos para después transformarlos en información relevante. Aquí es donde entran los Data Mart. 

Hoy aprenderás ¿Qué es un Data Mart y para qué sirve?. Además, terminando la nota sabrás sobre los diferentes tipos de Data Mart y mucho más. 

¿Qué es un Data Mart?

Un Data Mart es una base de datos, generalmente, con un tema asignado. Los Data Marts los encontraremos, comúnmente, como divisiones de un Data Warehouse.

También se les conoce como base de datos departamental, debido a que en muchas empresas el Data Mart se asigna por área de la empresa. 

¿Para qué sirve un Data Mart?

En la mayoría de los casos, las empresas que usan un Data Center tienen su Data Warehouse dividido en subconjuntos, los Data Marts. 

Fuente: Pexels

Crear esta subdivisión tiene como finalidad alinear los datos de las diferentes áreas de negocio como: finanzas, marketing, ventas, etc. Los Data Marts también pueden ser asignados por unidades de negocio. Explora sobre ¿Qué es una unidad de negocio?

El objetivo de usar Data Marts, va más allá de solo tener organizada la información. El verdadero fin de todo centro de datos, es acelerar los procesos de negocio, analizar y tener acceso a la información de una manera más eficiente. 

Si quieres realizar una consulta de tu negocio, te gustaría obtener la información rápido, ¿no?

Gracias a que un Data Mart tendrá la información más relevante dependiendo la unidad o área de negocio, empresas inteligentes, tendrán acceso a los datos cuando lo requieran. 

En los negocios, el tiempo es dinero, acceder a los datos con eficiencia resultará en un negocio más rentable. Descubre si la utilidad de tu negocio es rentable.

¿Qué necesitas para crear un Data Mart?

Un Data Mart se puede crear a partir de un Data Warehouse existente o otras fuentes de datos. Incluso, si las necesidades del negocio lo requieren, se pueden fusionar Data Marts para crear uno nuevo. 

Fuente: Pexels

Además de las fuentes de datos y el alojamiento, necesitarás de la habilidad técnica para configurar y desarrollar un Data Mart. Aprende gestión y desarrollo de datos.

Diferencia entre Data Mart y Data Warehouse. 

Ambos, tanto un Data Mart o un Data Warehouse, son repositorios estructurados  de información, sirven para gestionar y almacenar datos. Pero existe una gran diferencia, empezando por su alcance: 

- En un Data Warehouse, la finalidad es almacenar todos los datos del negocio. 

- Mientras, El Data Mart debe almacenar los de una división o área asignada. 

Recuerda que el Data Mart, preferentemente, será construido a partir de una conexión con el Data Warehouse. 

Imagina que vas al supermercado, todo el supermercado será el Data Warehouse, ahí puedes encontrar todos los productos.

Ahora, cada pasillo cumple una función, aquí encontrarás cada elemento por separado. En el supermercado, los productos están organizados de esta manera para facilitarte encontrar lo que quieres. Es lo mismo con los Data Marts y un Data Warehouse. 

Nota: Es una buena práctica mantener un control estricto de quien puede acceder al Data Warehouse, ya que contiene los datos de todo el negocio. Big Data Analytics: qué es y por qué necesitas aplicarlo ya

Los 3 Tipos de Data Mart

Así es, dentro de los Data Mart podemos encontrar diferentes tipos de Data Mart. Se categorizan por su función, la relación con el Data Warehouse y las fuentes de datos que usan. 

Fuente: Pexels

Los tres tipos de Data Mart son: dependientes, independientes e híbridos. Veremos cada uno con más detalle. 

1. Data Marts de datos dependientes

Tal como su nombre lo dice, un Data Mart dependiente, es cuando los datos con los que trabaja son tomados del Data Warehouse.  

A un data mart dependiente también a esto se le conoce como un enfoque top-down: el almacenamiento de los datos tiene una ubicación central y luego se comparte la información necesaria al Data Mart para su análisis. 

Para formar un Data Mart dependiente necesitarás formar un cluster de información y estructurarlo. Este conjunto de datos los podrás ver de dos maneras: 

Logical view

 Es una vista virtual separada de los datos, virtualmente hablando. Físicamente, los datos y las vistas estarán unidos. 

Physical subset

Los datos se extraen a una ubicación, físicamente diferente, para su análisis. 

2. Data Marts de datos independientes 

El Data Mart de datos independientes, como seguramente ya te lo imaginas, es un sistema independiente del Data Warehouse. No necesita datos del Data Warehouse para su funcionamiento. 

Los datos con los que trabajará un Data Mart de datos independientes se extraerán de fuentes internas, externas o ambas.

Una vez procesada la información, los datos se mandaran al repositorio del Data Warehouse al que corresponde para un análisis que le funcione a la empresa.  

Algunos de los beneficios de usar un Data Mart de datos independientes son: fáciles de diseñar y desarrollar. 

Sin embargo, pueden volverse complejos a medida que las necesidades de un negocio crecen. Para crecer tu negocio, aprende a identificar oportunidades de negocio.

3. Data Marts híbridos 

Probablemente, ya sabes para dónde va esto. Un Data Mart híbrido combinará los datos provenientes del Data Warehouse, otras fuentes y los conectará  con otros sistemas. 

El uso de un Data Mart híbrido buscará, principalmente, la velocidad y un enfoque para beneficiar al usuario final.  

Ventajas de usar Data Marts

Usar big data para generar información relevante para un negocio puede ser un desafío. 

Fuente: Pexels

Aquí te compartimos las ventajas de usar un Data Mart: 

- Ahorra tiempo y accede a la información eficientemente. 

- Mejora el rendimiento del Data Warehouse. Los Data Marts híbridos y dependientes pueden mejorar el rendimiento al procesar datos para su análisis. 

- Controla los datos. El mantenimiento de los datos se facilita al tener un departamento asignado. 

- Requiere menos habilidad técnica. Un Data Mart, será relativamente fácil de diseñar y configurar. 

- Rastrea fácil los KPI. Al tener la data segmentada por área o unidad de negocio, el análisis de KPI resulta más sencillo. 

El futuro de la data está en la nube

El futuro está en el almacenamiento en la nube, migrar los datos a la nube ofrece varios beneficios. Con una plataforma alocada en la nube, tienes la oportunidad de compartir, crear, alojar, acceder y analizar datos de una manera flexible, rápida, y eficiente. 

Fuente: Pexels

Además, otros beneficios que se obtienen al migrar los datos a una nube son: 

- Arquitectura flexible 

- Aplicaciones nativas de la nube

- Unificación de diferentes Data Marts

- Acceso inmediato, a la información

- Reducción de costos 

- Análisis interactivo en tiempo real

- Consolidación de la información

- Escalabilidad para futuros proyectos 

- La gestión de los datos en un Data Warehouse es un desafío. 

Por eso, recuerda que el objetivo principal de un Data Mart, sin importar si está en la nube o en un servidor local, es aislar o separar la big data en grupos más pequeños para facilitar el trabajo a los analistas de datos. ¿Qué hace un analista de datos?

El nuevo petróleo es la data

Así es, la información es uno de los activos más importantes, más en la era digital. Manejarla correctamente mejorará la competitividad de cualquier empresa. 

Data Mart es solo un concepto que permite un análisis de datos más óptimo. Y es un concepto que toda empresa moderna debería usar. 

Recuerda, los datos son importantes pero es más importante lo que haces con ellos. De la misma manera que el petróleo, los datos se vuelven más valiosos cuando los refinas. 

Data Mart y las empresas inteligentes

Para una empresa o negocio inteligente, lo más importante será la mejora continua para satisfacer a las necesidades de sus clientes. 

Fuente: Pexels

Con la ayuda del concepto de Data Mart las empresas pueden disfrutar de los siguientes 4 beneficios:

1. Toma de decisiones 

Algo crucial para cualquier negocio, es la toma de decisiones. Con un buen manejo de la data, la entrega de estos datos debería  ser rápida y relevante para la toma de decisiones importantes en las empresas. 

2. Creación y optimización de procesos 

Al tener toda la información que necesitas en cualquier momento, esto hace más fácil la creación o optimización de procesos. 

3. Conexión con más herramientas

Las personas encargadas de gestionar la información pueden desempeñar mejor su puesto y desarrollar mejores soluciones. Esto es posible, gracias a un buen ordenamiento de la data y la posibilidad de conectar nuevas herramientas para la gestión y análisis de los datos. 

4. Menos carga de trabajo

Al tener acceso casi instantáneo. Las personas colaborando pueden hacer consultas rápidas para hacer más eficiente su trabajo y, así, reducir su carga de trabajo.   

¿Cómo vas a mejorar tu empresa con datos?

Piensa en los procesos que hay en tu empresa. Acaso, ¿podrías mejorar tus procesos de ventas, marketing, recursos humanos o finanzas con una mejor gestión de datos? Seguramente, la respuesta es sí. 

Revisa el organigrama de tu organización y descubre qué áreas de negocio puedes mejorar con el manejo de datos. Si aún no tienes organigrama, no te preocupes, aquí te compartimos unas Plantillas de organigramas para descargar gratis 

Plantillas de organigramas para descargar gratis en PowerPoint

Es hora que explotes más este concepto y empieces a idear cómo puedes mejorar tu manejo de data.  

¡Nos vemos en la próxima nota! 😉