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.
Data warehouse vs data mart: Diferencias
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:
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.
