Te explicamos la Diferencia entre Data Warehousing y Data Marts con ejemplos y definiciones. Conoce todos los datos para distinguirlos fácilmente.
¿Cuál es la Diferencia entre Data Warehousing y Data Marts?
¿Qué hay que construir primero: el data warehouse o el data mart? Esta es la pregunta que más preocupa últimamente a los responsables de TI. La mayoría de los proveedores dicen que los almacenes de datos son difíciles y caros de hacer, y que no son aconsejables. Dicen que los almacenes de datos tardan mucho tiempo en construirse. Además, dicen que se enfrenta a un montón de problemas relacionados con lo que la empresa se enfrenta en el ínterin. Algunos de estos problemas son la integración de datos heredados y la dificultad de gestionar grandes cantidades de datos. Sin duda, el data mart ha creado una imagen sombría del almacén de datos, pero todo esto no es cierto. Esta idea errónea requiere una definición exhaustiva y una cita de las diferencias. Pero, ¿qué son los data marts y los almacenes de datos?
En primer lugar, hay que saber que el mercado de datos representa a una empresa concreta. Representa sus programas, datos, software y hardware. Esto significa que hay un mercado de datos distinto para cada departamento. Por ejemplo, hay un data mart para producción, para finanzas, otro para el departamento de ventas y otro para marketing. Cada data mart tiene sus propias funciones y características específicas. No es idéntico a otros data mart de otros departamentos, pero pueden coordinarse entre sí. El data mart se centra en un departamento individual y específico, por lo que no puede gestionar grandes volúmenes de datos. La base de datos de estructura star-join se utiliza para reunir todas las bases de datos de data mart para su diseño. Hay dos tipos de data mart, el data mart independiente (son los datos más fuertes) y el data mart dependiente (son los menos fuertes). Hay que crear varios data mart independientes para poder utilizarlos en la organización.
El almacenamiento de datos es amplio y no se limita a centrarse solo en departamentos específicos. Puede representar a toda la empresa: abarca todos los temas y modelos de los datos corporativos. El data warehousing no se limita a estar relacionado con áreas temáticas de departamentos y corporaciones. Los datos almacenados en el data warehousing son más detallados que los del data mart. El índice de data warehousing es ligero porque tiene que manejar un gran volumen de datos. El data warehousing cubre una gran área de la corporación o empresa por lo que lleva mucho tiempo procesarlo. También por eso los data marts son rápidos y fáciles de usar, diseñar e implantar, porque solo manejan pequeñas cantidades de datos. También por eso el data warehousing es más caro que el data mart.
RESUMEN:
1.
El data mart se centra en departamentos individuales de la empresa o corporación, mientras que el data warehousing puede representar a toda la empresa o corporación en su conjunto.
2.
Los data mart solo pueden procesar pequeñas cantidades de datos, a diferencia de los data warehousing, que pueden procesar grandes cantidades de datos.
3.
El almacenamiento de datos puede resultar caro y difícil de utilizar porque abarca una amplia parte de la empresa o corporación, a diferencia del data mart, que es asequible y cómodo porque se ocupa de pequeños departamentos de la empresa o corporación.
