Mercado de datos

Dentro de la inteligencia empresarial, un data mart es la capa de acceso de un almacén de datos que se utiliza para proporcionar datos a los usuarios. Los data marts suelen considerarse pequeñas partes del almacén de datos. Los almacenes de datos suelen albergar datos de toda la empresa, y la información almacenada en un data mart suele pertenecer a un departamento o equipo específico.

El objetivo clave de los data marts es proporcionar al usuario empresarial los datos más relevantes para el BI en el menor tiempo posible. Esto permite a los usuarios desarrollar y seguir una línea de pensamiento, sin necesidad de esperar largos periodos para que se completen las consultas. Los data marts se diseñan para satisfacer las demandas de un grupo específico y tienen un ámbito temático comparativamente estrecho. Sin embargo, un ámbito reducido no significa necesariamente un tamaño pequeño. Los marts de datos pueden contener millones de registros y requerir gigabytes de almacenamiento.

¿Qué es un Data Mart?

Un mercado de datos es un subconjunto de un almacén de datos, centrado en una línea de negocio o departamento específico. Está diseñado para proporcionar a los usuarios acceso a una parte segmentada de los datos de la organización con fines específicos de análisis o elaboración de informes. A diferencia del amplio alcance de un almacén de datos que sirve a toda la organización, un data mart está adaptado para satisfacer las necesidades de un grupo concreto, como ventas, finanzas o marketing, lo que lo hace más eficiente para el análisis de datos y la elaboración de informes específicos.

¿Por qué crear un Data Mart?

La creación de mercados de datos permite a las empresas satisfacer las necesidades específicas de los distintos departamentos de una organización. Proporciona una forma más manejable, centrada y eficiente de acceder y analizar datos relevantes para procesos u objetivos empresariales específicos. Al segmentar los datos en marts, las organizaciones pueden mejorar el rendimiento, aumentar la calidad de los datos y acelerar la entrega de información empresarial a las partes interesadas que más la necesitan.

Recuerde que una diferencia importante entre un almacén de datos y un lago de datos es que un lago de datos almacena grandes cantidades de datos en bruto, sin una estructura predefinida.

Características de los Data Marts

Los data marts poseen varias características distintivas que los diferencian de otras soluciones de almacenamiento de datos, como los almacenes y los lagos de datos. Estas características hacen que los data marts sean un componente esencial de la estrategia de datos de una organización, especialmente para el análisis y la elaboración de informes de datos específicos de un departamento. A continuación se describen las principales características de los data marts:

1. Orientados a temas concretos: Los marts de datos se diseñan en torno a temas o departamentos empresariales específicos, como ventas, finanzas o marketing. Este enfoque permite un análisis más detallado y relevante dentro de un dominio concreto.
2. Selección de datos por ámbitos: A diferencia de los almacenes de datos, cuyo objetivo es recopilar todos los datos de una organización, los data marts sólo contienen un subconjunto de datos. Estos datos se seleccionan en función de su relevancia para la función empresarial o los requisitos específicos a los que sirve el mercado de datos.
3. Acceso y análisis simplificados: La naturaleza específica de los data marts simplifica el acceso a los datos y su análisis para los usuarios finales. Al proporcionar un conjunto de datos más reducido, los marts de datos reducen la complejidad y mejoran la velocidad de recuperación de datos, lo que facilita la extracción de información a los analistas de negocio y otros usuarios no técnicos.
4. Mayor rendimiento de las consultas: Dado que los data marts contienen menos datos que un almacén de datos completo, el rendimiento de las consultas suele ser más rápido. Esta eficiencia es especialmente valiosa para los análisis especializados que requieren tiempos de respuesta rápidos.
5. Independencia: Los marts de datos pueden desarrollarse independientemente unos de otros y de un almacén de datos central, lo que permite a los departamentos crear y gestionar sus propios marts de datos según sus necesidades. Esta autonomía favorece un desarrollo ágil y entornos analíticos a medida.
6. Menor coste y complejidad: En comparación con el mayor alcance y escala de los almacenes de datos, los data marts son menos costosos y complejos de implantar y mantener. Su menor escala permite volúmenes de datos más manejables y modelos de datos más sencillos.
7. Flexibilidad: Los data marts ofrecen flexibilidad en términos de diseño y escalabilidad. Pueden empezar siendo pequeños y ampliarse según sea necesario, adaptándose a las crecientes necesidades de datos dentro de un área de negocio específica sin afectar a toda la infraestructura de datos de la organización.

Tipos de Data Marts

Los data marts pueden clasificarse en distintos tipos en función de su fuente de datos, el método de creación y el caso de uso específico al que sirven. Comprender estos tipos ayuda a las organizaciones a elegir el enfoque más adecuado para satisfacer sus requisitos analíticos y empresariales. Los principales tipos de data marts, como los creados con herramientas como Power BI data mart, incluyen:

Data Marts independientes

Estos mercados de datos se desarrollan por separado de cualquier almacén de datos y suelen centrarse en las necesidades de una unidad de negocio o departamento específico. Los mercados de datos independientes obtienen sus datos directamente de fuentes de datos internas o externas y funcionan independientemente de otros sistemas de gestión de datos. Esta independencia puede agilizar el despliegue y la flexibilidad para satisfacer las necesidades específicas de cada departamento, pero también puede dar lugar a silos de datos e incoherencias en toda la organización.

Data Marts dependientes

Los marts de datos dependientes proceden directamente de un almacén de datos existente. Este tipo garantiza la coherencia de las definiciones y estructuras de datos en toda la organización, ya que todos los marts de datos y el almacén de datos central están alineados. Los mercados de datos dependientes se benefician de los procesos de integración, transformación y limpieza del almacén de datos, lo que garantiza datos fiables y de alta calidad para el análisis. Sin embargo, su implantación puede ser más lenta y compleja debido a la dependencia de la infraestructura del almacén central.

Data Marts híbridos

Los márgenes de datos híbridos combinan aspectos de los márgenes de datos independientes y dependientes. Principalmente, obtienen los datos de un almacén de datos central, pero también pueden integrar datos de fuentes adicionales según sea necesario. Este tipo ofrece un equilibrio entre la flexibilidad y la coherencia de los datos, lo que permite a los departamentos abordar necesidades analíticas únicas y, al mismo tiempo, mantener la alineación con la estrategia general de datos de la organización.

Data Marts virtuales

Los data marts virtuales no almacenan los datos físicamente, sino que utilizan vistas o consultas para acceder a los datos de un almacén de datos o de otras fuentes y presentarlos en tiempo real. Este enfoque minimiza la redundancia de datos y los requisitos de almacenamiento. Los data marts virtuales proporcionan los datos más actualizados, ya que consultan directamente los sistemas de origen. Sin embargo, pueden afectar al rendimiento debido a la dependencia del acceso a los datos en tiempo real.

Cada tipo de data mart tiene sus ventajas y consideraciones, lo que los hace adecuados para diferentes necesidades organizativas. Los data marts independientes ofrecen soluciones rápidas y a medida para departamentos específicos, mientras que los dependientes garantizan la coherencia y fiabilidad de los datos en toda la empresa. Los data marts híbridos proporcionan un enfoque flexible, aprovechando tanto las fuentes de datos centralizadas como las departamentales, y los data marts virtuales ofrecen una solución eficiente en tiempo real con unas necesidades de almacenamiento mínimas. La selección del tipo adecuado de data mart depende de los objetivos específicos de la organización, la arquitectura de datos y los requisitos analíticos.

Ventajas de utilizar un mercado de datos

• Mejora el tiempo de respuesta de los usuarios finales al permitirles acceder al tipo específico de datos que necesitan.
• Una versión condensada y más centrada de un almacén de datos
• Cada uno está dedicado a una unidad o función específica
• Menor coste que implantar un almacén de datos completo
• Contiene información detallada
• Contiene sólo la información y los datos empresariales esenciales y está menos recargada.
• Trabaja para integrar todas las fuentes de datos

La creación y utilización de un data mart conlleva una gran integración de los datos. Con los almacenes de datos se dispone de una gama mucho más amplia de datos; sin embargo, estos datos no suelen estar resumidos, pueden dificultar la clasificación de masas de datos y aumentan los tiempos de consulta. Los data marts desempeñan un papel fundamental en el ecosistema de datos moderno, ya que proporcionan soluciones a medida que mejoran la accesibilidad a los datos, el análisis y la toma de decisiones en los distintos departamentos de una organización. Al comprender la importancia estratégica de los data marts, las empresas pueden aprovecharlos para obtener ventajas competitivas e impulsar estrategias empresariales más informadas.