As Diferenças Críticas Entre Data Marts e Data Warehouses

À medida que os volumes de dados coletados cresceram exponencialmente, a infraestrutura de armazenamento em nuvem acompanhou o ritmo. As empresas podem escolher entre data warehouses, data lakes, lake houses, e assim por diante.

Data marts e warehouses são 2 das opções de armazenamento mais comumente usadas. Ambas oferecem diferentes prós e contras, e os objetivos de negócios de sua empresa, em última análise, ditam qual delas é a mais adequada para você.

Então, como você pode fazer a melhor escolha? Aqui estão as principais diferenças entre data marts e warehouses.

Diferença #1 – Definições

Data warehouses e marts podem ser diferenciados com base em seus nomes. Warehouses são grandes repositórios de dados coletados de diferentes fontes.

Normalmente, os volumes de dados armazenados em warehouses são grandes. Em contraste, um data mart é um subconjunto de um data warehouse. Seu uso é localizado a um departamento ou unidade de negócios específica.

Frequentemente, as empresas usam data marts e lakes juntamente com um warehouse. Por exemplo, muitas empresas usam Snowflake (um data warehouse) juntamente com um data lake como o Databricks. Elas então implantam um data mart como uma solução de uso único para atender a necessidades de negócios localizadas.

Assim, responder à pergunta de comparar soluções como Databricks vs Snowflake muitas vezes se resume às suas necessidades de negócios. Além disso, você deve descobrir se precisará de um data mart para manuseio adicional de dados. Marts ajudam você a processar e carregar dados rapidamente, enquanto warehouses são comparativamente lentos.

No entanto, warehouses hospedam um grande volume de dados em comparação com data marts. Além disso, você pode definir esquemas detalhados dentro de um warehouse, enquanto marts se prestam bem a definições menos complexas. Assim, se seus dados são variados e requerem uma análise profunda, um warehouse é provavelmente a melhor opção.

Um data mart é uma ótima opção se você tiver várias solicitações de dados pré-definidas que precisam de um conjunto específico de variáveis.

Diferença #2 – Escopo

Um data warehouse tem como objetivo atender toda a organização, como você já aprendeu. Esse objetivo resulta em condições de design e processamento que criam diferenças nos processos do dia a dia. Por exemplo, warehouses acomodam dados de várias fontes, enquanto marts hospedam dados de um pequeno número delas.

Como resultado, os tamanhos dos warehouses são grandes, enquanto os marts são relativamente pequenos. Warehouses são muito complexos de instalar, uma vez que as definições de esquema de dados e os processos ETL levam um tempo para serem definidos. Em contraste, marts podem estar em funcionamento em algumas semanas, uma vez que as tarefas preliminares tenham sido executadas.

Data marts têm usos limitados, como você já aprendeu. Eles não são uma escolha eficiente se você deseja escalar suas capacidades de manuseio de dados. Warehouses oferecem flexibilidade quando se trata de escalabilidade, uma vez que você pode facilmente adicionar novas tabelas e esquemas para acomodar novos dados.

No entanto, o tamanho de um warehouse muitas vezes trabalha contra seus objetivos. Se sua empresa passar por uma mudança massiva que requer redefinições de dados, seu warehouse atual formará um obstáculo ao progresso. Você provavelmente terá que instalar um novo, algo que atrasará os tempos de lançamento no mercado.

Marts são, portanto, mais adequados para condições de negócios em rápida mudança. No entanto, mesmo eles têm limites. Se suas variáveis de análise de dados subjacentes mudam com frequência, seu data mart não vai ajudá-lo muito. Você poderia implantar vários data marts facilmente para contabilizar as condições em mudança, mas em algum momento, você precisará de um warehouse para armazenar e centralizar seus dados.

Diferença #3 – Implicações de análise

Warehouses podem armazenar grandes volumes de dados complexos e isso ajuda você a executar análises complexas sobre os dados. Isso não significa que data marts não sirvam para fins analíticos.

O contexto em que você precisa de análises importa. Se sua empresa precisa de modelagem complexa e pretende implementar motores de IA para processar dados, um warehouse é sua melhor escolha.

A desvantagem da análise orientada por warehouse é que as consultas levam um tempo para serem executadas. Se sua empresa enfrenta condições em constante mudança, suas análises podem estar obsoletas quando os resultados chegarem. Assim, data marts são frequentemente usados em tais situações. No entanto, você deve ser específico ao usar um mart.

Por exemplo, se sua equipe de vendas precisa de uma visão instantânea sobre o que está impulsionando as tendências de compra atuais dos clientes, um data mart não os ajudará, uma vez que essa análise precisa de um grande processamento de dados.

No entanto, se eles precisam de insights sobre as tendências de compra de produtos específicos (unidades vendidas, locais, locais mais vendidos, vendas de produtos em comparação com outros produtos, benchmarks, etc.), um data mart é uma ótima escolha.

Graças ao retorno rápido dos resultados, suas equipes podem tomar decisões ad-hoc rapidamente, impactando positivamente seus negócios. O truque é definir quais áreas de seus negócios você gostaria de focar. Se seu foco se estender além de um único departamento ou função de negócios, um lake ou warehouse servirá melhor.

Qualquer decisão que tenha como objetivo o aumento de desempenho a longo prazo precisa de um warehouse. Uma porcentagem significativa dos dados coletados hoje em dia é não estruturada. Em tais casos, warehouses e lakes são uma aposta melhor do que marts.

Qual é a melhor escolha para você?

Em última análise, a escolha entre um data mart e um data warehouse se resume aos seus objetivos de negócios e prazos. Ambas as escolhas servirão bem a você, então reserve um tempo para escolher qual delas se adapta melhor a você.