Las diferencias críticas entre los data marts y los data warehouses

A medida que los volúmenes de datos recopilados han crecido exponencialmente, la infraestructura de almacenamiento en la nube ha mantenido el ritmo. Las empresas pueden elegir entre data warehouses, data lakes, lake houses, y más.

Los data marts y los warehouses son 2 de las opciones de almacenamiento más comúnmente utilizadas. Ambos ofrecen diferentes pros y contras, y los objetivos de tu negocio dictan en última instancia cuál es el más adecuado para ti.

Entonces, ¿cómo puedes tomar la mejor decisión? Aquí están las principales diferencias entre los data marts y los warehouses.

Diferencia #1 – Definiciones

Los data warehouses y los marts pueden diferenciarse según sus nombres. Los warehouses son grandes repositorios de datos recopilados de diferentes fuentes.

Típicamente, los volúmenes de datos almacenados en los warehouses son grandes. En contraste, un data mart es un subconjunto de un data warehouse. Su uso está localizado a un departamento o unidad de negocio específica.

A menudo, las empresas utilizan data marts y lakes junto con un warehouse. Por ejemplo, muchas empresas utilizan Snowflake (un data warehouse) junto con un data lake como Databricks. Luego implementan un data mart como una solución de uso único para abordar necesidades comerciales localizadas.

Así, responder a la pregunta de comparar soluciones como Databricks vs Snowflake a menudo se reduce a tus necesidades comerciales. Además, debes averiguar si necesitarás un data mart para un manejo adicional de datos. Los marts te ayudan a procesar y cargar datos rápidamente, mientras que los warehouses son comparativamente lentos.

Sin embargo, los warehouses albergan un gran volumen de datos en comparación con los data marts. Además, puedes definir esquemas detallados dentro de un warehouse, mientras que los marts se prestan bien a definiciones menos complejas. Así, si tus datos son variados y requieren un análisis profundo, un warehouse es probablemente tu mejor opción.

Un data mart es una gran opción si tienes varias solicitudes de datos predefinidas que necesitan un conjunto específico de variables.

Diferencia #2 – Alcance

Un data warehouse tiene como objetivo servir a toda la organización, como ya has aprendido. Este objetivo resulta en condiciones de diseño y procesamiento que crean diferencias en los procesos cotidianos. Por ejemplo, los warehouses acomodan datos de varias fuentes, mientras que los marts albergan datos de un número reducido de ellas.

Como resultado, los tamaños de los warehouses son grandes, mientras que los marts son relativamente pequeños. Los warehouses son muy complejos de instalar, ya que las definiciones de esquemas de datos y los procesos ETL tardan un tiempo en definirse. En contraste, los marts pueden estar en funcionamiento en unas pocas semanas una vez que se han ejecutado las tareas preliminares.

Los data marts tienen usos limitados, como ya has aprendido. No son una opción eficiente si deseas escalar tus capacidades de manejo de datos. Los warehouses te ofrecen flexibilidad en cuanto a escalado, ya que puedes agregar fácilmente nuevas tablas y esquemas para acomodar nuevos datos.

Sin embargo, el tamaño de un warehouse a menudo trabaja en contra de tus objetivos. Si tu negocio experimenta un cambio masivo que requiere redefiniciones de datos, tu warehouse actual formará un obstáculo para el progreso. Lo más probable es que tengas que instalar uno nuevo, algo que retrasará los tiempos de lanzamiento al mercado.

Los marts son, por lo tanto, más adecuados para condiciones comerciales que cambian rápidamente. Sin embargo, incluso ellos tienen límites. Si tus variables de análisis de datos subyacentes cambian con frecuencia, tu data mart no te ayudará mucho. Podrías implementar múltiples data marts fácilmente para tener en cuenta las condiciones cambiantes, pero en algún momento necesitarás un warehouse para almacenar y centralizar tus datos.

Diferencia #3 – Implicaciones de análisis

Los warehouses pueden almacenar grandes volúmenes de datos complejos y esto te ayuda a realizar análisis complejos sobre los datos. Esto no significa que los data marts no sirvan para propósitos analíticos.

El contexto en el que necesitas análisis importa. Si tu negocio necesita modelado complejo y tiene la intención de implementar motores de IA para procesar datos, un warehouse es tu mejor opción.

El inconveniente de los análisis impulsados por warehouses es que las consultas tardan un tiempo en ejecutarse. Si tu negocio enfrenta condiciones que cambian constantemente, tus análisis podrían estar obsoletos para cuando lleguen los resultados. Así, los data marts se utilizan a menudo en tales situaciones. Sin embargo, debes ser específico al usar un mart.

Por ejemplo, si tu equipo de ventas necesita información instantánea sobre qué está impulsando las tendencias de compra actuales de los clientes, un data mart no les ayudará ya que este análisis necesita un procesamiento de datos grande.

Sin embargo, si necesitan información sobre las tendencias de compra de productos específicos (unidades vendidas, ubicaciones, ubicaciones más vendidas, ventas de productos en comparación con otros productos, puntos de referencia, etc.), un data mart es una gran elección.

Gracias a los resultados rápidos, tus equipos pueden tomar decisiones ad-hoc rápidamente, impactando positivamente tu negocio. El truco es definir en qué áreas de tu negocio te gustaría enfocarte. Si tu enfoque se extiende más allá de un solo departamento o función comercial, un lake o warehouse te servirá mejor.

Cualquier decisión que esté orientada a mejorar el rendimiento a largo plazo necesita un warehouse. Un porcentaje significativo de los datos recopilados hoy en día es no estructurado. En tales casos, los warehouses y lakes son una mejor apuesta que los marts.

¿Cuál es la mejor opción para ti?

En última instancia, la elección entre un data mart y un data warehouse se reduce a tus objetivos comerciales y plazos. Ambas opciones te servirán bien, así que tómate el tiempo para elegir cuál se adapta mejor a ti.