O que é data mart?

O que é data mart?

Um data mart é um subconjunto específico de um data warehouse, focado em uma área particular do negócio. Ele armazena dados já processados, prontos para análise por um departamento ou equipe específica.

Imagine-o como uma pequena loja especializada, enquanto o data warehouse seria o shopping completo.

A vantagem? Acesso mais rápido às informações relevantes.

Por exemplo, o departamento de vendas pode ter seu próprio data mart com dados sobre clientes, transações e produtos, enquanto o RH terá outro com informações de funcionários e folha de pagamento.

Data marts são mais fáceis de construir e manter que data warehouses completos. Eles permitem que cada área do negócio trabalhe com dados personalizados para suas necessidades específicas.

Esta abordagem garante melhor desempenho nas consultas e simplifica a vida dos usuários finais, que encontram apenas os dados que realmente precisam.

Data mart vs data warehouse: principais diferenças

Data marts e data warehouses são estruturas essenciais para o armazenamento e análise de dados corporativos, mas servem a propósitos diferentes.

Um data warehouse é um repositório central e abrangente que armazena dados de toda a organização. Ele integra informações de múltiplas fontes para fornecer uma visão completa do negócio.

Já um data mart é uma versão menor e mais específica, focada em um único departamento ou função. Pense nele como um subconjunto especializado do data warehouse.

A principal diferença? Escopo e propósito. Enquanto o data warehouse atende toda a empresa com dados históricos consolidados, o data mart oferece acesso rápido a informações relevantes para um grupo específico.

Precisa de uma visão ampla dos dados corporativos? Use um data warehouse. Necessita de análises específicas para marketing ou finanças? Um data mart é sua melhor escolha.

Tipos e exemplos de data mart

Data marts são subconjuntos de data warehouses focados em áreas específicas da empresa. Diferente do data warehouse completo, eles armazenam apenas informações relevantes para um departamento ou assunto.

Existem três tipos principais de data marts:

1. Dependentes: Criados a partir de um data warehouse central, garantindo consistência em todos os sistemas.

2. Independentes: Construídos sem conexão com o data warehouse, ideais para pequenas unidades organizacionais.

3. Híbridos: Combinam dados de sistemas operacionais e do data warehouse, perfeitos para integrações rápidas.

Como exemplo, um data mart de vendas contém apenas dados de produtos, clientes e transações comerciais.

Eles oferecem acesso mais rápido às informações, são econômicos e fáceis de implementar. Sua natureza focada permite análises mais ágeis e decisões mais rápidas, fundamentais para negócios orientados por dados.

Como implementar um data mart na sua empresa

Implementar um data mart é mais simples do que você imagina. Ao contrário do data warehouse completo, o data mart foca apenas em um departamento específico da sua empresa.

Comece identificando qual área precisa de acesso rápido aos dados. Vendas? Marketing? Recursos Humanos?

O processo é bastante direto:

1. Defina os requisitos e identifique suas fontes de dados
2. Projete a estrutura lógica do seu data mart
3. Construa as tabelas e relações necessárias
4. Transfira os dados das fontes originais
5. Configure o acesso para os usuários corretos

A grande vantagem? Economia e agilidade. Data marts são mais baratos de implementar e permitem decisões mais rápidas, já que os usuários acessam apenas os dados relevantes para eles.

Escolha entre três tipos: dependente (ligado ao data warehouse), independente (autônomo) ou híbrido.

Data mart no Power BI: integrações e aplicações

Data marts no Power BI são bancos de dados totalmente gerenciados que permitem armazenar e explorar dados em um ambiente SQL. Eles oferecem uma solução de autoatendimento para usuários que precisam integrar dados de várias fontes.

A principal vantagem? Você não precisa ser especialista em bancos de dados para usá-los.

Os data marts facilitam a análise sem código, permitindo consultas através de interface visual ou via SQL. Eles geram automaticamente modelos semânticos para criação de relatórios no Power BI.

Quando integrados a fluxos de dados, os data marts oferecem uma solução completa: os fluxos de dados cuidam do ETL (extração, transformação e carregamento), enquanto os data marts fornecem armazenamento estruturado e exploração.

Procurando cenários ideais para uso? Data marts são perfeitos para:

• Análises departamentais com volumes moderados (até 100GB)
• Consultas SQL em ambiente gerenciado
• Soluções completas sem dependência de TI

Essa combinação torna os data marts essenciais para quem busca autonomia na análise de dados.

Benefícios de utilizar data mart para análise de dados

Data Marts são repositórios segmentados de dados que revolucionam a análise empresarial. Eles armazenam informações sobre um único tema, facilitando consultas e decisões.

A organização é a chave. Imagine tentar encontrar um documento específico em uma pilha enorme de papéis. Difícil, certo?

Data Marts resolvem esse problema, categorizando dados por departamento ou função.

Os benefícios são impressionantes:

• Análises mais rápidas e precisas
• Maior autonomia para equipes específicas
• Implementação mais simples e econômica que Data Warehouses completos
• Melhor segurança e controle de acesso

Seu time ganha tempo valioso nas consultas. As decisões ficam mais ágeis.

Pense em Data Marts como bibliotecas especializadas. Em vez de procurar um livro sobre marketing em uma biblioteca geral, você vai direto à seção dedicada ao tema.

Quer otimizar seus processos de dados? Os Data Marts são seu próximo passo estratégico.

Data mart e data warehouse: como se complementam

Data marts e data warehouses formam uma parceria perfeita no mundo da gestão de dados. Enquanto o data warehouse funciona como um repositório central que armazena todos os dados da empresa, o data mart é uma subseção especializada desse sistema.

Pense no data warehouse como uma biblioteca completa. O data mart? É aquela estante dedicada apenas a um assunto específico.

Os data marts fornecem acesso direcionado às informações para departamentos específicos – como vendas, marketing ou finanças. Isso simplifica o acesso e acelera a análise para equipes que precisam apenas de uma parte dos dados corporativos.

A beleza dessa relação está na complementaridade. O warehouse mantém a visão holística e histórica, enquanto os marts oferecem agilidade e autonomia para times específicos.

Quer eficiência analítica? Use ambos. O warehouse garante consistência global, enquanto os marts permitem que cada departamento trabalhe com dados relevantes sem interferências.

Data mart financeiro: aplicações específicas

Um data mart financeiro é um banco de dados especializado que armazena informações específicas para o departamento financeiro de uma organização.

Ele funciona como uma versão menor e mais focada de um data warehouse.

Quais são suas aplicações? Principalmente análise de lucratividade, gestão orçamentária e relatórios financeiros detalhados.

Os data marts financeiros permitem que empresas acompanhem métricas cruciais como fluxo de caixa, retorno sobre investimento e análises de custo em tempo real.

A grande vantagem? Acesso rápido a informações relevantes sem precisar navegar por dados irrelevantes de outros departamentos.

Equipes financeiras conseguem tomar decisões mais ágeis baseadas em dados concretos, não em intuição.

Você já implementou algum tipo de data mart na sua empresa? O retorno sobre esse investimento geralmente é rápido quando bem estruturado.

Relação entre data mart e data mining

Data marts e data mining são elementos fundamentais na gestão de informações empresariais, mas com papéis bem distintos.

O data mart é essencialmente um subconjunto especializado de um data warehouse, organizado por departamentos específicos. Ele armazena dados para consulta.

Já o data mining é um processo analítico que vasculha informações em busca de padrões ocultos e correlações inesperadas.

A relação entre eles? O data mart fornece a matéria-prima organizada que o data mining explora.

Pense no data mart como uma prateleira bem organizada de ingredientes e no data mining como o chef que descobre novas receitas com esses ingredientes.

Enquanto um guarda informações departamentais, o outro extrai valor dessas informações através de análises sofisticadas.

Juntos, permitem que as empresas não apenas armazenem dados, mas extraiam insights valiosos que podem transformar decisões estratégicas.

Melhores práticas para estruturar um data mart

Data marts são versões menores e focadas de um data warehouse, organizadas para atender necessidades específicas de departamentos ou funções de negócio. Eles oferecem acesso rápido a dados relevantes e são mais econômicos de implementar.

Para estruturar um data mart eficiente, comece definindo claramente seu escopo. Identifique objetivos, limitações e recursos disponíveis antes de iniciar a implementação.

Preste atenção ao modelo lógico, organizando dados em entidades e atributos que atendam às necessidades do negócio. Este é o alicerce de todo o projeto.

Selecione apenas dados verdadeiramente relevantes para o departamento. Comece com fatores críticos para sua área e divida-os em métricas (fatos) e registros descritivos (dimensões).

Limite suas fontes de dados e utilize chaves substitutas em vez de chaves primárias no seu esquema estrela. Isso melhora a performance e facilita mudanças futuras.

Lembre-se: planeje para a escalabilidade desde o início. Seu data mart certamente crescerá com o tempo.