Na Era dos Dados, empresas que trabalham com grandes volumes de dados precisam pensar em estratégias para categorizá-los e acessá-los de maneira mais eficiente. Um Data Mart é a alternativa ideal para isso.
Data Marts (DM) são repositórios segmentados de dados que contém conjuntos de dados sobre um único tema. Geralmente, são armazenados dentro de Data Warehouses (DW).
Esses sistemas oferecem diversas vantagens para empresas que estão em busca de melhorar a análise de dados do negócio, sendo um ótimo aliado de profissionais de BI e de dados.
Saiba com mais detalhes o que é um Data Mart, seus benefícios, principais tipos e diferenças entre DW e DM. Acompanhe!
O que é um Data Mart?
Data Marts são armazéns de dados segmentados que, na maioria das vezes, são associados à Data Warehouses (DW) de empresas que precisam gerenciar grandes quantidades de dados.
Nesses repositórios, é possível alocar subconjuntos de dados para suprir necessidades específicas de uma organização.
Assim, em um sistema de Data Warehouse, um DM funciona como uma partição que separa dados sobre assuntos específicos em um repositório.
Esses armazéns ajudam a otimizar o processo de análise de dados ao reunir em um só lugar todos os dados sobre um mesmo tema, permitindo consultas mais rápidas e efetivas.
Algumas características de um Data Mart são:
- Competência em especificar conjuntos de dados de acordo com a demanda organizacional;
- Tamanho e objetivo de uso;
- Capacidade de manter a consistência dos dados;
- Desempenho otimizado, etc.
Diferenças entre Data Mart e Data Warehouse
Como você pôde perceber, os conceitos de Data Mart e Data Warehouse estão relacionados, mas há diferenças significativas entre eles.
Algumas das principais diferenças entre os dois são:
Objetivo e tamanho
Um Data Warehouse é significativamente maior, implementado para conter dados de toda a organização e possui um escopo amplo e diverso. Já um Data Mart opera como uma partição de dados, segmentando dados sobre um mesmo assunto em um só lugar, além de ter um escopo específico que atenda a algum setor da empresa.
Fonte de dados
Um DW pode armazenar dados de diversas fontes, enquanto o DM, na maioria dos casos, obtém dados diretamente do Data Warehouse principal. Apesar disso, alguns Data Marts, como no modelo independente e no modelo híbrido, podem obter dados de outras fontes.
Tempo e custo de implementação
O tempo de implementação e o custo de implementação de um Data Mart é muito menor do que o de um Data Warehouse. Isso acontece, porque os DM são repositórios menores e fracionados, o que diminui os custos de instalação quando comparados com um DW.
Quais são os benefícios dos Data Marts?
Empresas que manejam grandes quantidades de dados para basear suas estratégias precisam armazenar esses dados em algum lugar.
Uma das alternativas mais populares são os Data Warehouses, onde é possível alocar enormes volumes de dados e realizar diversas ações para aprimorar os processos, fazer análises e basear decisões.
Contudo, muitas vezes, por ser um repositório de dados muito amplo onde encontra-se informações de todos os tipos, o processo de análise de dados pode ser afetado.
Então, um Data Mart é uma alternativa ideal para otimizar o processo de organização e consulta de dados, uma vez que segmenta conjuntos de dados em repositórios específicos de acordo com as necessidades do negócio.
Assim, implementar Data Marts em uma empresa que lida com muitos dados, pode otimizar o processo de armazenamento e organização dos dados significativamente.
Conheça alguns benefícios dos Data Marts:
Otimização no processo de análise de dados
Um dos maiores benefícios de um DM é a possibilidade de facilitar os processos de análise de dados.
A vantagem é evidente. Imagine um armazém, onde você guarda diversos tipos de itens, como por exemplo, roupas, sapatos, acessórios, brinquedos, itens tecnológicos, objetos para casa, itens de higiene, etc.
Nesse cenário, se você apenas armazenar os itens sem fazer nenhum tipo de categorização, e quiser encontrar um item específico de uma dessas categorias, será complicado até mesmo começar a buscá-lo.
Pensando no contexto digital e no volume de dados com o qual as empresas lidam, a lógica é a mesma, pois isso também acontece no caso do armazenamento de dados em DW. São conjuntos de dados sobre diversos assuntos e de variadas fontes em um só lugar. Sendo assim, manejá-los efetivamente se torna desafiador.
Assim, a segmentação em Data Marts é uma solução adequada para organizar dados em subconjuntos, de acordo com as demandas do negócio, e consequentemente facilitar as consultas e processos de análises de dados para tomada de decisão.
Melhor segmentação de necessidades
Um Data Mart é criado para atender a necessidades específicas de um segmento do negócio. Assim, é possível personalizá-lo de acordo com a demanda do setor, o que facilita a segmentação de necessidades e torna todo o processo de consulta e análise de dados mais aprimorado.
Implementação rápida e simplificada e custo-benefício
A implementação de um DM é consideravelmente mais rápida e simples de fazer, quando comparado com a instalação de um Data Warehouse.
Isso acontece porque os Data Marts são menores e mais específicos, facilitando o processo de implementação e manutenção desses sistemas, uma vez que não requer um DW completo.
Autonomia
A segmentação de dados em DM proporciona uma maior autonomia para os grupos de usuários desse subconjunto de dados.
Assim, os usuários podem personalizar, gerenciar e adequar esses repositórios de dados segmentados de acordo com a necessidade do setor.
Essa autonomia promove:
- Maior controle de acesso;
- Segurança aprimorada;
- Adaptabilidade;
- Diminuição de gargalos;
- Eficiência na tomada de decisões.
Tipos de Data Marts
Os tipos de Data Marts tem uma relação direta com os Data Warehouses e podem ser categorizados em DM dependente, DM independente e DM híbrido.
Confira detalhes sobre cada tipo!
DM dependente
O DM dependente, como o nome sugere, tem uma conexão com o Data Warehouse da organização. Ele extrai os dados diretamente do DW e por isso, geralmente oferece maior integridade e consistência dos dados.
Apesar disso, para desenvolver Data Marts do tipo dependente, é necessário ter um Data Warehouse na empresa.
Assim, organizações que ainda não têm um repositório de dados central, deverão considerar os custos e o tempo de implementação de um DW para criar Data Marts dependentes bem estruturados.
DM independente
Já o Data Mart independente não possui uma conexão com o Data Warehouse da empresa. Ele coleta os dados a partir de outras fontes, como dados operacionais e transacionais de vários setores da empresa.
Por isso, esse tipo de Data Mart é ideal para organizações que não querem ou não podem investir em uma estrutura de DW no momento, mas mesmo assim querem criar repositórios de dados segmentados de maneira independente para fazer análises mais precisas.
Por conta dessas características, os DM independentes são mais econômicos e rápidos de implementar. Entretanto, por conta da desconexão com a fonte central de dados, eles podem ser menos consistentes quando comparados com o os DM dependentes, principalmente se não há um bom gerenciamento desses repositórios.
DM híbrido
Um Data Mart híbrido, por sua vez, é mais flexível e reúne características do modelo dependente e do independente.
Um DM híbrido pode alocar dados tanto de fontes centrais, como um Data Warehouse empresarial, quanto de fontes independentes internas e externas.
Além disso, por possuir características dos dois tipos anteriores, um DM híbrido tem uma capacidade de implementação otimizada e uma velocidade de análise mais eficiente.
Como identificar a necessidade de Data Marts em um negócio?
A melhor forma de entender se uma organização precisa organizar dados em repositórios segmentados é avaliando as operações e processos de análise de dados, identificando as necessidades do negócio.
Alguns questionamentos para considerar nesse processo são:
- A empresa precisa categorizar dados para grupos ou segmentos específicos do negócio?
- Há elementos que afetam as análises de dados da empresa e impactam o processo de tomada de decisões? Quais?
- É necessário aprimorar o desempenho das análises de dados por profissionais de Business Intelligence?
- Há setores da empresa que precisam de mais autonomia e eficiência no manuseio de dados?
- Precisa-se criar repositórios de dados de maneira mais rápida e econômica sem a necessidade de implementar um DW?
A partir dessa avaliação, será possível determinar se a empresa precisa implementar Data Marts em sua estrutura e como aproveitar da melhor forma esse recurso para basear decisões e facilitar suas análises.
Conclusão
No contexto atual, empresas digitais que baseiam suas práticas e operações em dados reais do negócio para aprimorar processos, otimizar a tomada de decisão, têm mais chances de obter sucesso em seus objetivos de negócio.
Um Data Mart oferece diversos benefícios a uma organização, contribuindo para esse fim ao oferecer uma melhoria no desempenho das análises de dados e a criação de processos mais estruturados.
Além disso, garante uma maior autonomia para profissionais que trabalham com análise de dados, fornecendo uma segmentação de conjuntos de dados adequados às necessidades da empresa. Um bom ponto de partida é conversar com os analistas de dados e demais times da empresa para entender o que mais faz sentido para o seu contexto.
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