Le Differenze Critiche Tra Data Mart e Data Warehouse

Poiché i volumi di dati raccolti sono cresciuti in modo esponenziale, l’infrastruttura di archiviazione cloud ha tenuto il passo. Le aziende possono scegliere tra data warehouse, data lake, lake house, e così via.

I data mart e i warehouse sono 2 delle scelte di archiviazione più comunemente utilizzate. Entrambi offrono diversi pro e contro, e gli obiettivi aziendali alla fine determinano quale sia il più adatto per te.

Quindi, come puoi fare la scelta migliore? Ecco le principali differenze tra data mart e warehouse.

Differenza #1 – Definizioni

I data warehouse e i mart possono essere differenziati in base ai loro nomi. I warehouse sono grandi repository di dati raccolti da diverse fonti.

Tipicamente, i volumi di dati memorizzati nei warehouse sono grandi. Al contrario, un data mart è un sottoinsieme di un data warehouse. Il suo utilizzo è localizzato a un dipartimento o unità aziendale specifica.

Spesso, le aziende utilizzano data mart e lake insieme a un warehouse. Ad esempio, molte aziende utilizzano Snowflake (un data warehouse) insieme a un data lake come Databricks. Successivamente, implementano un data mart come soluzione a uso singolo per affrontare esigenze aziendali localizzate.

Quindi, rispondere alla domanda di confronto tra soluzioni come Databricks e Snowflake spesso si riduce alle tue esigenze aziendali. Inoltre, devi poi capire se avrai bisogno di un data mart per una gestione dei dati aggiuntiva. I mart ti aiutano a elaborare e caricare rapidamente i dati, mentre i warehouse sono relativamente lenti.

Tuttavia, i warehouse ospitano un grande volume di dati rispetto ai data mart. Inoltre, puoi definire schemi dettagliati all’interno di un warehouse, mentre i mart si prestano bene a definizioni meno complesse. Pertanto, se i tuoi dati sono vari e richiedono un’analisi approfondita, un warehouse è probabilmente la tua scelta migliore.

Un data mart è una grande opzione se hai diverse richieste di dati predefiniti da affrontare che necessitano di un insieme specifico di variabili.

Differenza #2 – Ambito

Un data warehouse ha l’obiettivo di servire l’intera organizzazione, come hai già appreso. Questo obiettivo si traduce in condizioni di design e di elaborazione che creano differenze nei processi quotidiani. Ad esempio, i warehouse accolgono dati provenienti da diverse fonti, mentre i mart ospitano dati da un numero ridotto di esse.

Di conseguenza, le dimensioni dei warehouse sono grandi mentre i mart sono relativamente piccoli. I warehouse sono molto complessi da installare poiché le definizioni degli schemi dei dati e i processi ETL richiedono tempo per essere definiti. Al contrario, i mart possono essere operativi in poche settimane una volta eseguite le attività preliminari.

I data mart hanno usi limitati, come hai già appreso. Non sono una scelta efficiente se desideri scalare le tue capacità di gestione dei dati. I warehouse ti offrono flessibilità quando si tratta di scalare poiché puoi facilmente aggiungere nuove tabelle e schemi per accogliere nuovi dati.

Tuttavia, la dimensione di un warehouse spesso lavora contro i tuoi obiettivi. Se la tua azienda subisce un cambiamento massiccio che richiede ridefinizioni dei dati, il tuo warehouse attuale costituirà un ostacolo al progresso. Dovrai molto probabilmente installarne uno nuovo, qualcosa che ritarderà i tempi di immissione sul mercato.

I mart sono quindi più adatti a condizioni aziendali in rapida evoluzione. Tuttavia, anche loro hanno dei limiti. Se le variabili di analisi dei dati sottostanti cambiano spesso, il tuo data mart non ti aiuterà molto. Potresti implementare più data mart facilmente per tenere conto delle condizioni in cambiamento, ma a un certo punto avrai bisogno di un warehouse per memorizzare e centralizzare i tuoi dati.

Differenza #3 – Implicazioni analitiche

I warehouse possono memorizzare grandi volumi di dati complessi e questo ti aiuta a eseguire analisi complesse sui dati. Questo non significa che i data mart non servano a scopi analitici.

Il contesto in cui hai bisogno di analisi è importante. Se la tua azienda ha bisogno di modelli complessi e intende implementare motori di intelligenza artificiale per elaborare i dati, un warehouse è la tua scelta migliore.

Lo svantaggio delle analisi guidate dai warehouse è che le query richiedono tempo per essere eseguite. Se la tua azienda affronta condizioni in costante cambiamento, le tue analisi potrebbero essere obsolete quando arrivano i risultati. Pertanto, i data mart sono spesso utilizzati in tali situazioni. Tuttavia, devi essere specifico quando utilizzi un mart.

Ad esempio, se il tuo team di vendita ha bisogno di un’analisi immediata su cosa stia guidando le attuali tendenze di acquisto dei clienti, un data mart non li aiuterà poiché questa analisi richiede un’elaborazione di grandi dati.

Tuttavia, se hanno bisogno di approfondimenti sulle tendenze di acquisto di prodotti specifici (unità vendute, località, località più vendute, vendite di prodotti rispetto ad altri prodotti, benchmark, ecc.), un data mart è una grande scelta.

Grazie ai risultati che tornano rapidamente, i tuoi team possono prendere decisioni ad hoc rapidamente, influenzando positivamente la tua azienda. Il trucco è definire quali aree della tua azienda desideri focalizzarti. Se il tuo focus si estende oltre un singolo dipartimento o funzione aziendale, un lake o un warehouse ti serviranno meglio.

Qualsiasi decisione mirata a migliorare le prestazioni a lungo termine ha bisogno di un warehouse. Una percentuale significativa dei dati raccolti al giorno d’oggi è non strutturata. In tali casi, i warehouse e i lake sono una scommessa migliore rispetto ai mart.

Qual è la scelta migliore per te?

In definitiva, la scelta tra un data mart e un data warehouse si riduce ai tuoi obiettivi aziendali e alle tempistiche. Entrambe le scelte ti serviranno bene, quindi prenditi il tempo necessario per scegliere quella che ti si addice di più.