Data Warehouse vs Data Mart: diferencias, ventajas y ejemplos

Las bases de datos forman parte del conjunto de herramientas básicas de cualquier organización. Sin embargo, lo habitual es que solo los encargados de los datos conozcan las diferencias entre las múltiples tipologías de bases de datos que existen. En este artículo explicamos las diferencias básicas entre un data warehouse y un data mart para personas no expertas.

Hoy en día es difícil dar con alguien que no sepa qué es una base de datos o que, como mínimo, no haya oído el concepto antes. Las bases de datos son ahora en el mundo empresarial, lo que las pizarras digitales en el mundo educativo si estas hubieran sustituido por completo las pizarras de tiza toda la vida. No obstante, es totalmente normal que dentro del organigrama empresarial, solo los técnicos, analistas y científicos de datos conozcan las diferencias entre las distintas tipologías de bases de datos y para qué sirve cada una.

En este blog hemos comentado previamente las diferencias entre un data warehouse y otras bases de datos, así como la diferencia entre un data warehouse y un data lake. Así, hemos cubierto las bases de datos más habituales en el mundo empresarial, si bien es fundamental tener en cuenta el data mart, sus funciones y usos y sus diferencias con un data warehouse.

¿Qué es un data warehouse?

La traducción literal de data warehouse es 'almacén de datos' y, ciertamente, es exactamente eso, un almacén de integración de datos. De hecho, normalmente cumple la función de almacén de datos central de una organización o, en otras palabras, es la base de datos donde están integrados todos los datos útiles de una compañía. 

La particularidad del data warehouse es que está estructurado para facilitar el orden y la comprensión de los datos, precisamente por esto es tan utilizado en el mundo empresarial. Asimismo, no es una base de datos operacional. Es decir, los datos integrados a un data warehouse no están pensados para ser usados inminentemente, si no que se almacenan para un futuro uso.

Los datos almacenados en un data warehouse provienen de múltiples fuentes de origen y pueden estar en diversos formatos. Una vez almacenados en el data warehouse, pueden ser organizados por temáticas a preferencia del consumidor de datos y la información es estructurada en vistas, procesos, dimensiones y métricas —normalmente en esquemas de estrella o copo de nieve—. Además, un data warehouse tiene la capacidad de responder a queries complejas. Las queries son consultas realizadas por los analistas de datos con la intención de resolver dudas sobre la actividad empresarial y ejercen de pilar en el proceso de definición de estrategias y toma de decisiones.  

El data warehouse está diseñado para facilitar el entendimiento y favorecer el análisis de datos, ya que se integra a herramientas de business intelligence como Power BI. En Bismart, como empresa partner Power BI de Microsoft, trabajamos con esta herramienta para ofrecer las mejores capacidades técnicas a nuestros clientes.

Un data warehouse, pues, es un almacén de datos que, por sus características, convierte los activos de datos en información entendible, organizada, actualizada y preparada para ser analizada.

¿Qué es un data mart?

Un data mart es un subjconjunto de una base de datos —habitualmente un data warehouse— donde los datos son almacenados para una área del negocio concreta. Es decir, en un data mart se almacenan conjuntos de datos concisos y específicos dispuestos al análisis para un departamento o línea de negocio concreto como, por ejemplo, el departamento comercial.

El data mart está orientado a la consulta específica y, igual que en un data warehouse, los datos tienen una estructura clara —también habitualmente en modelos dimensionales de estrella o copo de nieve—. La intención del uso del data mart es indexar datos para facilitar las queries sobre áreas específicas del negocio y satisfacer las necesidades de un grupo concreto de usuarios dentro de la organización como, por ejemplo, los miembros del equipo de ventas o de finanzas. 

¿Qué diferencias hay entre un data warehouse y un data mart?

La principal diferencia entre ambas bases de datos es su magnitud. Mientras que un data warehouse ejerce como la base de datos global de un negocio y almacena datos referentes a cualquier aspecto relacionado con la empresa, un data mart almacena una cantidad de datos reducida y de temática concreta, relacionada con un departamento empresarial o línea de negocio determinada. Asimismo, un data warehouse recopila datos de una gran variedad de fuentes y, en cambio, un data mart suele recoger datos de la base de datos central, es decir, el data warehouse. Esto, a su vez, supone que un data warehouse tenga una capacidad de almacenaje mucho mayor que un data mart y una arquitectura mucho más compleja y difícil de diseñar. Además, el proceso de implementación de un data warehouse es mucho más costoso y duradero —suele durar varios meses e incluso un año— mientras que el de un data mart se puede resolver en unos pocos meses debido a que reúne una cantidad de datos mucho menor y su estructura es más simple.

Siguiendo con el ejemplo del mundo educativo, se podría decir que un data warehouse es el lugar donde se guardan todos los documentos de un centro educativo, mientras que un data mart sería el lugar donde cada profesor o grupo de profesores guarda la documentación pertinente a su asignatura. 

A continuación, exploramos más detalladamente las principales distinciones entre un data warehouse y un data mart según diversos criterios:

Haciendo referencia a las principales diferencias entre un data warehouse y un data mart, mientras que un data warehouse se utiliza como repositorio de datos central de una organización, un data mart es un almacén de datos más específico. 

• Un data warehouse facilita la integración de datos y el proceso de toma de decisiones empresariales generales de la empresa, mientras que un data  mart asiste a la toma de decisiones estratégicas más concretas.

• El objetivo de un data warehouse es proporcionar un entorno integrado y coherente para todos los activos de datos de la compañía. En cambio, un data mart es un entorno integrado para los datos referentes a un departamento empresarial en concreto.

• Es decir, un data warehouse tiene un enfoque general y almacena información y datos relativos a toda la empresa. En cambio, un dara mart tiene un enfoque específico e integra información de una área de negocio o departamento en concreto.

• El proceso de diseño de un data warehouse es complejo y no tiene por qué estar basado en un modelo dimensional. Por otro lado, el proceso de diseño de un data mart resulta más fácil y siempre está basado en un modelo dimensional.

• En cuanto a los tipos de datos que integra cada uno, un data warehouse contiene datos detallados de estructura no volátil y que pueden variar con el tiempo. Por el contrario, un data mart contiene, principalmente, datos consolidados y ya preparados para satisfacer las necesidades informativas  de los responsables de departamento o del área de negocio.

• Un data warehouse y un data mart tienen un alcance bastante distinto. Un data mart es una base de datos de alcance reducido, en el sentido en que almacena datos relativos a un departamento o a un aspecto de la actividad empresarial en concreto. Cada departamento o área de negocio puede disponer de su propio data mart. Un data warehouse, en cambio, almacena datos vinculados a toda la empresa y a cualquier aspecto de la actividad empresarial. Ejerce de fuente de información para cualquier área de la organización.

• En este sentido, un data warehouse recopila datos procedentes de una gran cantidad de fuentes de origen. Habitualmente, un data mart almacena datos que provienen de una cantidad de fuentes reducida y, de hecho, habitualmente, la fuente de origen principal de un data mart es el data warehouse central.

• Un data warehouse suele tener un tamaño o capacidad que oscila entre los 100 GB y 1TB. En cambio, un data mart suele tener una capacidad inferior a 100 GB.

• Por último, un data warehouse implica un período de implementación de entre varios meses y varios años. En cambio, un data mart puede implementarse en unos pocos meses.

En definitiva, un data warehouse es una base de datos central con facultades de conectar con prácticamente cualquier fuente de datos y con grandes capacidades de almacenaje. Un data mart, en cambio, es una subárea de un data warehouse, de capacidad de almacenaje reducida y orientada a resolver las dudas de los consumidores de datos respecto a una área del negocio en concreto.

¿Qué similitudes hay entre data warehouse y data mart?

El motivo por el cual la gente suele confundirse entre un data warehouse y un data mart es porque ambos son almacenes de datos o bases de datos y, por tanto, presentan similitudes: 

1. Almacenan Datos: Tanto Data Warehouses como Data Marts almacenan datos para su posterior análisis.

2. Apoyan el Análisis: Ambos son utilizados para el análisis de datos y la generación de informes.

3. Integran Datos: Tanto los Data Warehouses como los Data Marts integran datos de múltiples fuentes.

¿Cuáles son las ventajas del data mart respecto al data warehouse?

Ventajas de Data Mart sobre Data Warehouse:

Los Data Marts tienen ventajas específicas en comparación con los Data Warehouses, especialmente en contextos donde se necesitan soluciones más especializadas y ágiles para ciertos departamentos o equipos dentro de una organización. Aquí hay algunas ventajas del Data Mart respecto al Data Warehouse:

1. Enfoque Específico: Los Data Marts se centran en áreas o departamentos específicos de una organización, lo que significa que pueden estar diseñados y optimizados para las necesidades particulares de ese departamento. Esto conduce a una mejor eficiencia y relevancia para el equipo que lo utiliza.

2. Implementación Rápida: Debido a su alcance más limitado, los Data Marts se pueden implementar más rápidamente que los Data Warehouses completos. Esto significa que los equipos pueden empezar a utilizarlos y beneficiarse de ellos en un período de tiempo más corto.

3. Costos Reducidos: Debido a su tamaño y enfoque más limitados, los Data Marts suelen ser más asequibles en términos de costos de implementación y mantenimiento. Son una opción más económica para equipos que no requieren el alcance completo de un Data Warehouse.

4. Facilidad de Uso: Al estar diseñados específicamente para un departamento o equipo, los Data Marts pueden ser más intuitivos y fáciles de usar para los usuarios finales. Los datos están más adaptados a las necesidades y conocimientos de ese equipo en particular.

5. Flexibilidad: Los Data Marts son más flexibles en términos de diseño y estructura de datos. Pueden estar optimizados para ciertos tipos de consultas y análisis, lo que los hace ágiles y adaptables a las necesidades cambiantes del negocio.

6. Mayor Control: Al tener un alcance más limitado, los Data Marts permiten un mayor control sobre los datos y su acceso. Los equipos individuales pueden gestionar y controlar su propio Data Mart de acuerdo con sus requisitos específicos.

Es importante tener en cuenta que estas ventajas son contextuales y dependen de las necesidades particulares de la organización y de los equipos que utilizan estos sistemas de gestión de datos.

¿Cuándo utilizar un data mart en lugar de un data warehouse?

El uso de data mart en lugar de un data warehouse es beneficioso en situaciones específicas en las que los requisitos analíticos y las necesidades de gestión de datos de la organización se adaptan mejor a un enfoque más centrado y específico del departamento.

A continuación se indican algunas situaciones en las que se puede optar por un data mart en lugar de un data warehouse:

• Análisis específico de departamento: Cuando los departamentos o unidades de negocio individuales de una organización tienen necesidades analíticas únicas y específicas que son distintas de las de otras partes de la organización, los data marts pueden proporcionar una solución dedicada y adaptada a esos requisitos.

• Modelo de datos simplificado: Los marts de datos suelen tener un modelo de datos simplificado y desnormalizado, optimizado para preguntas específicas de negocio o necesidades de información. Este diseño simplifica la estructura de datos, lo que se traduce en un rendimiento más rápido de las consultas y un consumo de datos más sencillo para los usuarios finales.

• Implementación más rápida: Los data marts pueden implementarse más rápidamente y con menos esfuerzo en comparación con la construcción de un almacén de datos completo. Pueden configurarse para responder a necesidades analíticas inmediatas, especialmente cuando el tiempo apremia.

• Agilidad y flexibilidad: Los data marts ofrecen una mayor agilidad y flexibilidad a la hora de adaptarse a las necesidades cambiantes de la empresa. Dado que su alcance es menor y se centran en áreas temáticas específicas, pueden ajustarse o ampliarse más fácilmente a medida que evolucionan las necesidades analíticas.

• Seguridad de datos y control de acceso: Los data marts pueden diseñarse con medidas específicas de seguridad de los datos, garantizando que los datos sensibles estén limitados a los usuarios autorizados de un departamento concreto. Este nivel de control es especialmente importante cuando determinados datos deben restringirse a usuarios o grupos específicos.

• Rentabilidad: La creación de un mercado de datos puede ser una solución rentable cuando las necesidades analíticas de la organización son específicas de un departamento y no requieren los recursos y la complejidad de un almacén de datos a gran escala.

• Autonomía de la unidad de negocio: Los data marts permiten a los departamentos o unidades de negocio individuales tener más autonomía sobre sus datos y análisis, lo que les permite centrarse en sus requisitos y objetivos únicos.

Es importante señalar que los data marts no son mutuamente excluyentes con los data warehouse; pueden coexistir dentro de una estrategia de gestión de datos más amplia. En algunos casos, las organizaciones adoptan un enfoque híbrido, en el que cuentan tanto con un almacén de datos como con varios mercados de datos. El almacén de datos sirve como repositorio centralizado de los datos de toda la empresa, mientras que los data marts proporcionan vistas especializadas de los datos adaptadas a unidades de negocio específicas.

La decisión de utilizar un data mart en lugar de un almacén de datos se basa en las necesidades analíticas específicas de la organización, las limitaciones de recursos y la complejidad de los requisitos de gestión de datos dentro de cada departamento o unidad de negocio.

Ejemplo de data mart

Ejemplo de Data Mart en una Empresa de Retail:

Supongamos que tenemos una gran cadena de tiendas de retail con presencia nacional. La empresa quiere mejorar su eficiencia en la gestión de inventario y entender mejor las tendencias de compra en diferentes regiones del país para optimizar las existencias y mejorar la satisfacción del cliente. Para lograr esto, la empresa podría implementar un Data Mart específico para su departamento de ventas y logística.

¿Qué contendría el Data Mart?

1. Datos de Ventas: Incluiría información detallada sobre las transacciones de ventas, como productos comprados, cantidades, precios, fechas y ubicaciones de las tiendas.

2. Datos de Inventario: Contendría datos sobre los niveles de inventario en cada tienda, incluyendo información sobre productos en stock, productos agotados y próximas entregas.

3. Datos Demográficos: Podría incluir datos demográficos de clientes en diferentes regiones para entender mejor las preferencias de compra según la ubicación.

4. Datos Climáticos: Para analizar cómo las condiciones climáticas afectan las ventas de ciertos productos en diferentes áreas geográficas.

5. Datos de Proveedores: Información sobre los proveedores de la empresa, tiempos de entrega y calidad de los productos.

¿Para qué sirve?

1. Optimización de Inventario: Analizando los datos del Data Mart, la empresa puede prever la demanda en diferentes regiones y ajustar los niveles de inventario en consecuencia, evitando excesos o faltantes.

2. Análisis de Tendencias: Al analizar los patrones de compra en función de datos demográficos y climáticos, la empresa puede adaptar su oferta para satisfacer las demandas específicas de cada región.

3. Mejora de Decisiones de Compras: Al comprender mejor qué productos son populares en qué regiones y en qué momentos del año, la empresa puede tomar decisiones más informadas al comprar inventario a los proveedores.

4. Satisfacción del Cliente: Al evitar escaseces de productos populares y garantizar una variedad adecuada en cada tienda según las preferencias locales, la empresa puede mejorar la satisfacción del cliente y fomentar la fidelidad a la marca.

Este ejemplo ilustra cómo un Data Mart específico puede ser una herramienta invaluable para un negocio de retail, proporcionando información detallada y específica para tomar decisiones estratégicas que beneficien tanto a la empresa como a sus clientes.