A data mart es un repositorio de datos diseñado para un conjunto particular de trabajadores del conocimiento. Hay mucha tendencia confundir un Data Mart con un almacén de datos. Ambos se usan frecuentemente incorrectamente como sinónimos.
Créditos fotográficos: Agsandrew
Pero no solo data mart y data warehouse son los únicos términos relacionados con bases de datos y big data ¿Qué podemos hallar? Las bases de datos se han vuelto en algo más que tablas estructuradas para guardar y recuperar información. El herramientas de análisis de big data transformar bases de datos en nuevas plataformas analíticas.
La arquitectura está evolucionando y creciendo rápidamente en respuesta a la necesidad de proporcionar inteligencia empresarial para una toma de decisiones eficaz.
Para ayudar a comprender todos estos términos intentaremos definirlos y ahondar en sus diferencias.
Data Mart y otras arquitecturas de Big Data
¿Dónde guardas tus datos? ¿Puede seleccionar entre un lago de datos y un almacén de datos tradicional? ¿Conoce las posibilidades del Data Mart? ¿Deseas descubrir los beneficios del cubo de datos?
En las siguientes líneas encontrará las respuestas a todas estas preguntas:
- Data Mart: es un subconjunto de los datos almacenados en un Data Warehouse, destinado a satisfacer las necesidades de un segmento de negocio en particular. Esta área de clasificación de datos enfoca la información, logrando un máximo ajuste a la finalidad de los usuarios de la unidad de negocio. Su principal beneficio es su contribución a la prevención de despidos.
- Almacén de datos: un almacén de datos es el medio de conectar la base de datosUna base de datos es un conjunto organizado de información que permite almacenar, gestionar y recuperar datos de manera eficiente. Utilizadas en diversas aplicaciones, desde sistemas empresariales hasta plataformas en línea, las bases de datos pueden ser relacionales o no relacionales. Su diseño adecuado es fundamental para optimizar el rendimiento y garantizar la integridad de la información, facilitando así la toma de decisiones informadas en diferentes contextos.... con las necesidades analíticas de la organización. Este repositorio está diseñado para abarcar todos los recursos de datos de una organización.. Su estructura facilita la extracción de datos, su tratamiento y su posterior puesta a disposición del usuario. Entre sus ventajas está la alimentación de los Data Marts, así como las capas de procesamiento y análisis de forma directa.
- Lago de datos: Este enfoque de almacenamiento aprovecha la heterogeneidad de los datos y sus fuentes, enriquecer las capacidades analíticas de los perfiles más especializados de la organización. Este es un enfoque más fluido que un almacén de datos tradicional en el que los almacenes de datos conservan sus formatos y estructuras originales. Su punto fuerte es la escalabilidad ilimitada.
- Cubo de datos: Esta aplicación logra colocar los datos en matrices de tres o más dimensiones, permitiendo una mayor visibilidad de todos sus atributos. El beneficio de trabajar con cubos de datos es que los trabajadores del conocimiento pueden confiar en ellos para crear volúmenes de datos que les permitan profundizar en la información e impulsar el descubrimiento.
La rigidez de los sistemas de información tradicionales se ha quedado atrás, dando paso a una nueva era donde la integración de bases de datos con Big Data da como consecuencia arquitecturas flexibles y muy versátiles, representadas por el Data Mart, el Data Lake, el Data Cube y el Data Warehouse.
Ya es factible para cualquier organización crear sistemas de información que sirvan a los propósitos de todos los usuarios, brindando inteligencia empresarial en las condiciones en las que se requiera y apoyando el desarrollo empresarial.
(function(d, s, id) {
var js, fjs = d.getElementsByTagName(s)[0];
if (d.getElementById(id)) return;
js = d.createElement(s); js.id = id;
js.src = «//connect.facebook.net/es_ES/all.js#xfbml=1&status=0»;
fjs.parentNode.insertBefore(js, fjs);
}(document, ‘script’, ‘facebook-jssdk’));
