Data Warehouse vs Data Mart: diferències, avantatges i exemples

Les bases de dades formen part del conjunt d'eines bàsiques de qualsevol organització. Malgrat això, és habitual que només els encarregats de les dades coneguin les diferències entre les múltiples tipologies de bases de dades existents. En aquest article expliquem les diferències bàsiques entre un data warehouse i un data mart per persones no expertes.

Avui en dia resulta difícil trobar-se algú que no sàpiga què és una base de dades o que, com a mínim, no hagi sentit a parlar del concepte. Les bases de dades són ara en el món empresarial, el que les pissarres digitals en el món educatiu, si aquestes haguessin substituït completament les pissarres de guix de tota la vida. Tanmateix, és totalment normal que dins de l'organigrama empresarial, només els tècnics, analistes i científics de dades coneguin les diferències entre les diferents tipologies de bases de dades i per a què serveix cada una.

En aquest blog hem comentat prèviament les diferències entre un data warehouse i altres bases de dades, així com la diferència entre un data warehouse i un data lake. Així, hem explorat les bases de dades més habituals del món empresarial, si bé és fonamental tenir en compte el data mart, les seves funcions i usos i les diferències amb un data warehouse.

Què és un data warehouse?

La traducció literal de data warehouse és 'magatzem de dades' i certament, és exactament això, un magatzem d'integració de dades. De fet, normalment compleix la funció de magatzem de dades central d'una organització o, en altres paraules, és la base de dades on estan integrades totes les dades útils d'una companyia.

La particularitat del data warehouse és que està estructurat per facilitar l'ordre i la comprensió de les dades. Precisament per això s'utilitza tant en el món empresarial. Així mateix, no és una base de dades operacional. És a dir, les dades integrades en un data warehouse no estan pensades per a ser utilitzades imminentment, sinó que s'emmagatzemen per un ús futur.

Les dades emmagatzemades en un data warehouse provenen de múltiples fonts d'origen i poden estar en diversos formats. Una vegada emmagatzemades, poden ser organitzades per temàtiques a preferència del consumidor de dades i la informació és estructurada en vistes, processos, dimensions i mètriques —normalment en esquemes d'estrella o floc de neu—. Per altra banda, el data warehouse té la capacitat de respondre a queries complexes. Les queries són consultes realitzades pels analistes de dades amb la intenció de resoldre dubtes sobre l'activitat empresarial i exerceixen de guia en el procés de definició d'estratègies i presa de decisions.

El data warehouse està dissenyat per a facilitar la comprensió i afavorir l'anàlisi de dades, ja que s'integra amb eines de business intelligence com Power BI. A Bismart, empresa partner Power BI de Microsoft, treballem amb aquesta eina per oferir les millors capacitats tècniques als nostres clients.

Un data warehouse, doncs, és un magatzem de dades que, per les seves característiques, converteix els actius de dades en informació entenedora, organitzada, actualitzada i preparada per a ser analitzada.

Què és un data mart?

Un data mart és un subjconjunt d'una base de dades —habitualment d'un data warehouse— on les dades són emmagatzemades per una àrea del negoci concreta. És a dir, en un data mart s'integren conjunts de dades concisos i específics disposats a l'anàlisi per un departament o línia de negoci concret com, per exemple, el departament comercial.

El data mart està orientat a la consulta específica i, igual que en un data warehouse, les dades tenen una estructura clara —habitualment també en models dimensionals d'estrella o floc de neu—. La intenció de l'ús del data mart és indexar dades per facilitar les queries sobre àrees específiques del negoci i satisfer les necessitats d'un grup concret d'usuaris dins de l'empresa com, per exemple, els membres de l'equip de vendes o finances.

Quines diferències hi ha entre un data warehouse i un data mart?

La principal diferència entre ambdues bases de dades és la seva magnitud. Mentre que un data warehouse fa la funció de base de dades global d'un negoci i emmagatzema dades referents a qualsevol aspecte relacionat amb l'empresa, un data mart recopila una quantitat de dades reduïda i de temàtica concreta, relacionades amb un departament empresarial o línia de negoci determinada. Així mateix, un data warehouse inclou dades d'una gran varietat de fonts i, en canvi, un data mart sol incloure dades de la base de dades central, és a dir, del data warehouse. Això, a la vegada, suposa que un data warehouse tingui una capacitat d'emmagatzematge molt superior a la d'un data mart i una arquitectura molt més complexa i difícil de dissenyar. Per altra banda, el procés d'implementació d'un data warehouse és molt més costós i extens —acostuma a durar entre diversos mesos a diversos anys— mentre que el d'un data mart es pot resoldre en pocs mesos, ja que té una estructura més simple i reuneix una quantitat de dades menor.

Seguint amb l'exemple del món educatiu, es podria dir que un data warehouse és el lloc on es guarden tots els documents d'un centre educatiu, mentre que un data mart seria l'indret on cada professor o grup de professors guarda la documentació relativa a la seva assignatura.

A continuació, explorem més detalladament les principals distincions entre un data warehouse i un data mart segons diversos criteris:

Fent referència a les principals diferències entre un data warehouse i un data mart, mentre que un data warehouse s'utilitza com a repositori de dades central d'una organització, un data mart és un magatzem de dades més específic. 

• Un data warehouse facilita la integració de dades i el procés de presa de decisions empresarials generals de l'empresa, mentre que un data  mart assisteix a la presa de decisions estratègiques més concretes.

• L'objectiu d'un data warehouse és proporcionar un entorn integrat i coherent per a tots els actius de dades de la companyia. En canvi, un data mart és un entorn integrat per a les dades referents a un departament empresarial en concret.

• És a dir, un data warehouse té un enfocament general i emmagatzema informació i dades relatives a tota l'empresa. En canvi, un dara mart té un enfocament específic i integra informació d'una àrea de negoci o departament en concret.

• El procés de disseny d'un data warehouse és complex i no té per què estar basat en un model dimensional. D'altra banda, el procés de disseny d'un data mart resulta més fàcil i sempre està basat en un model dimensional.

• Quant als tipus de dades que integra cadascun, un data warehouse conté dades detallades d'estructura no volàtil i que poden variar amb el temps. Per contra, un data mart conté, principalment, dades consolidades i ja preparats per a satisfer les necessitats informatives  dels responsables de departament o de l'àrea de negoci.

• Un data warehouse i un data mart tenen un abast bastant diferent. Un data mart és una base de dades d'abast reduït, en el sentit en què emmagatzema dades relatives a un departament o a un aspecte de l'activitat empresarial en concret. Cada departament o àrea de negoci pot disposar del seu propi data dt. Un data warehouse, en canvi, emmagatzema dades vinculades a tota l'empresa i a qualsevol aspecte de l'activitat empresarial. Exerceix de font d'informació per a qualsevol àrea de l'organització.

• En aquest sentit, un data warehouse recopila dades procedents d'una gran quantitat de fonts d'origen. Habitualment, un data mart emmagatzema dades que provenen d'una quantitat de fonts reduïda i, de fet, habitualment, la font d'origen principal d'un data mart és el data warehouse central.

• Un data warehouse sol tenir una grandària o capacitat que oscil·la entre els 100 GB i 1TB. En canvi, un data mart sol tenir una capacitat inferior a 100 GB.

• Finalment, un data warehouse implica un període d'implementació d'entre diversos mesos i diversos anys. En canvi, un data mart pot implementar-se en uns pocs mesos.

En definitiva, un data warehouse és una base de dades central amb facultats de connectar amb pràcticament qualsevol font de dades i amb grans capacitats d'emmagatzematge. Un data mart, en canvi, és una subàrea d'un data warehouse, de capacitat d'emmagatzematge reduïda i orientada a resoldre els dubtes dels consumidors de dades respecte a una àrea del negoci concreta.

Quines similituds hi ha entre data warehouse i data mart?

El motiu pel qual la gent sol confondre's entre un data warehouse i un data mart és perquè tots dos són magatzems de dades o bases de dades i, per tant, presenten similituds: 

• Emmagatzemen Dades: Tant Data Warehouses com Data Marts emmagatzemen dades per a la seva posterior anàlisi.

• Donen suport a l'Anàlisi: Tots dos són utilitzats per a l'anàlisi de dades i la generació d'informes.

• Integren Dades: Tant els Data Warehouses com els Data Marts integren dades de múltiples fonts.

Quins són els avantatges del data mart respecte al data warehouse?

Avantatges de Data Mart sobre Data Warehouse:

Els Data Marts tenen avantatges específics en comparació amb els Data Warehouses, especialment en contextos on es necessiten solucions més especialitzades i àgils per a uns certs departaments o equips dins d'una organització. Aquí hi ha alguns avantatges del Data Mart respecte al Data Warehouse:

• Enfocament Específic: Els Data Marts se centren en àrees o departaments específics d'una organització, cosa que significa que poden estar dissenyats i optimitzats per a les necessitats particulars d'aquest departament. Això condueix a una millor eficiència i rellevància per a l'equip que l'utilitza.

• Implementació Ràpida: A causa del seu abast més limitat, els Data Marts es poden implementar més ràpidament que els Data Warehouses complets. Això significa que els equips poden començar a utilitzar-los i beneficiar-se d'ells en un període de temps més curt.

• Costos Reduïts: A causa de la seva grandària i enfocament més limitats, els Data Marts solen ser més assequibles en termes de costos d'implementació i manteniment. Són una opció més econòmica per a equips que no requereixen l'abast complet d'un Data Warehouse.

• Facilitat d'Ús: En estar dissenyats específicament per a un departament o equip, els Data Marts poden ser més intuïtius i fàcils d'usar per als usuaris finals. Les dades estan més adaptats a les necessitats i coneixements d'aquest equip en particular.

• Flexibilitat: Els Data Marts són més flexibles en termes de disseny i estructura de dades. Poden estar optimitzats per a uns certs tipus de consultes i anàlisis, la qual cosa els fa àgils i adaptables a les necessitats canviants del negoci.

• Major Control: En tenir un abast més limitat, els Data Marts permeten un major control sobre les dades i el seu accés. Els equips individuals poden gestionar i controlar el seu propi Data Mart d'acord amb els seus requisits específics.
  
  És important tenir en compte que aquests avantatges són contextuals i depenen de les necessitats particulars de l'organització i dels equips que utilitzen aquests sistemes de gestió de dades.

Quan utilitzar un mercat de dades en lloc d'un magatzem de dades?

L'ús d'un data mart en lloc d'un data warehouse és beneficiós en situacions específiques en les quals els requisits analítics i les necessitats de gestió de dades de l'organització s'adapten millor a un enfocament més centrat i específic del departament.

A continuació s'indiquen algunes situacions en les quals es pot optar per un data mart en lloc d'un data warehouse:

• Anàlisi específica de departament: Quan els departaments o unitats de negoci individuals d'una organització tenen necessitats analítiques úniques i específiques que són diferents de les d'altres parts de l'organització, els data marts poden proporcionar una solució dedicada i adaptada a aquests requisits.

• Model de dades simplificat: Els marts de dades solen tenir un model de dades simplificat i desnormalizado, optimitzat per a preguntes específiques de negoci o necessitats d'informació. Aquest disseny simplifica l'estructura de dades, la qual cosa es tradueix en un rendiment més ràpid de les consultes i un consum de dades més senzill per als usuaris finals.

• Implementació més ràpida: Els data marts poden implementar-se més ràpidament i amb menys esforç en comparació amb la construcció d'un magatzem de dades complet. Poden configurar-se per a respondre a necessitats analítiques immediates, especialment quan el temps constreny.

• Agilitat i flexibilitat: Els data marts ofereixen una major agilitat i flexibilitat a l'hora d'adaptar-se a les necessitats canviants de l'empresa. Atès que el seu abast és menor i se centren en àrees temàtiques específiques, poden ajustar-se o ampliar-se més fàcilment a mesura que evolucionen les necessitats analítiques.

• Seguretat de dades i control d'accés: Els data marts poden dissenyar-se amb mesures específiques de seguretat de les dades, garantint que les dades sensibles estiguin limitats als usuaris autoritzats d'un departament concret. Aquest nivell de control és especialment important quan determinades dades han de restringir-se a usuaris o grups específics.

• Rendibilitat: La creació d'un mercat de dades pot ser una solució rendible quan les necessitats analítiques de l'organització són específiques d'un departament i no requereixen els recursos i la complexitat d'un magatzem de dades a gran escala.

• Autonomia de la unitat de negoci: Els data marts permeten als departaments o unitats de negoci individuals tenir més autonomia sobre les seves dades i anàlisis, la qual cosa els permet centrar-se en els seus requisits i objectius únics.

És important assenyalar que els data marts no són mútuament excloents amb els magatzems de dades; poden coexistir dins d'una estratègia de gestió de dades més àmplia. En alguns casos, les organitzacions adopten un enfocament híbrid, en el qual compten tant amb un magatzem de dades com amb diversos mercats de dades. El magatzem de dades serveix com a repositori centralitzat de les dades de tota l'empresa, mentre que els data marts proporcionen vistes especialitzades de les dades adaptades a unitats de negoci específiques.

La decisió d'utilitzar un data mart en lloc d'un magatzem de dades es basa en les necessitats analítiques específiques de l'organització, les limitacions de recursos i la complexitat dels requisits de gestió de dades dins de cada departament o unitat de negoci.

Exemple de data mart

Exemple de Data Mart en una Empresa de Retail:

Suposem que tenim una gran cadena de botigues de retail amb presència nacional. L'empresa vol millorar la seva eficiència en la gestió d'inventari i entendre millor les tendències de compra en diferents regions del país per a optimitzar les existències i millorar la satisfacció del client. Per a aconseguir això, l'empresa podria implementar un Data Mart específic per al seu departament de vendes i logística.

Què contindria el Data Mart?

1. Dades de Vendes: Inclouria informació detallada sobre les transaccions de vendes, com a productes comprats, quantitats, preus, dates i ubicacions de les botigues.

2. Dades d'Inventari: Contindria dades sobre els nivells d'inventari en cada botiga, incloent-hi informació sobre productes en estoc, productes esgotats i pròximes lliuraments.

3. Dades Demogràfiques: Podria incloure dades demogràfiques de clients en diferents regions per a entendre millor les preferències de compra segons la ubicació.

4. Dades Climàtiques: Per a analitzar com les condicions climàtiques afecten les vendes d'uns certs productes en diferents àrees geogràfiques.

5. Dades de Proveïdors: Informació sobre els proveïdors de l'empresa, temps de lliurament i qualitat dels productes.

   
   

Per a què serveix?

1. Optimització d'Inventari: Analitzant les dades del Data Mart, l'empresa pot preveure la demanda en diferents regions i ajustar els nivells d'inventari en conseqüència, evitant excessos o que manca.

2. Anàlisi de Tendències: En analitzar els patrons de compra en funció de dades demogràfiques i climàtiques, l'empresa pot adaptar la seva oferta per a satisfer les demandes específiques de cada regió.

3. Millora de Decisions de Compres: En comprendre millor quins productes són populars en quines regions i en quins moments de l'any, l'empresa pot prendre decisions més informades en comprar inventari als proveïdors.

4. Satisfacció del Client: En evitar escassetats de productes populars i garantir una varietat adequada en cada botiga segons les preferències locals, l'empresa pot millorar la satisfacció del client i fomentar la fidelitat a la marca.

5. Aquest exemple il·lustra com un Data Mart específic pot ser una eina inavaluable per a un negoci de retail, proporcionant informació detallada i específica per a prendre decisions estratègiques que beneficiïn tant a l'empresa com als seus clients.