Às vezes, a empresa precisa obter insights específicos de um departamento. Embora seja possível fazer isso com um Data Warehouse, esta pode ser uma tarefa bastante demorada, visto que o DW é mais voltado à análise de negócios mais sistêmicas. É em meio a esse contexto que surge um novo conceito em ciência de dados: o Data Mart.

Se você ainda não ouviu falar no Data Mart, vamos explicar tudo neste artigo. A ideia é mostrar o seu funcionamento e como ele impacta o negócio, proporcionando insights específicos.

Para entender melhor o tema e aplicar mais esse conceito de ciência de dados na sua empresa, continue a leitura até o final!

O que é um Data Mart?

Basicamente, um Data Mart é um “recorte” de um Data Warehouse. Significa que é possível extrair um subconjunto de dados de uma base maior, visando análises mais pontuais.

Exemplificando, suponha que a empresa precise fazer uma campanha sazonal de Dia dos Pais. Ao pegar os dados de um DW ou de várias fontes dispersas, você tende a se perder um tempo valioso, podendo atrasar a implementação de alguma estratégia de marketing ou vendas.

Como funciona?

Geralmente, um Data Warehouse é composto por uma grande quantidade de dados estruturados. Informações de histórico de compras de clientes, arquivos de log e arquivos transacionais são apenas alguns exemplos de registros contidos nesta base.

Dito isso, nem sempre a empresa precisa fazer um reajuste de processo sistêmico, sendo importante ter o máximo de agilidade na hora de fazer melhorias e ajustes pontuais.

Quais as diferenças entre Data Mart, Data Flow, Data Set e Data Verse?

Falando primeiro do Dataverse, a sua diferença em relação ao Data Mart é de ordem técnica. Isso porque, na prática, o primeiro trabalha com OLTP (com foco no operacional) e o segundo com OLAP, focado na parte estratégica.

Em outras palavras, o OLTP é responsável por processar dados rotineiros do negócio, bastante voltado para o operacional e com rápido processamento. Já o OLAP é focado na camada estratégica da companhia, tendo uma frequência mais baixa na atualização dos dados, em comparação com o OLTP.

Um Data Flow é um fluxo de dados oriundo de um Data Lake. Este é um repositório ainda maior do que o Data Warehouse, visto que possui tanto dados estruturados quanto não estruturados. Isso significa que os dados desse fluxo não sofreram nenhum tratamento prévio, podendo estar ainda bastante brutos e até incompletos.

Por fim, o Dataset é considerado o principal meio de analisar dados. Em vez de ser um repositório como o Data Warehouse e o Data Mart, ele é um conjunto de dados (uma tabela) bastante específico, que será submetido a um tratamento.

Quais as principais vantagens de um Data Mart?

Além da agilidade e segurança dos dados, as vantagens de um Data Mart englobam:

  • tomadas de decisão mais rápidas e precisas;
  • escalabilidade na criação do gerenciamento de dados;
  • repositório central único que dá maior confiabilidade aos dados inseridos nele.

Um Data Mart é um repositório oriundo do Data Warehouse. Como vimos, ele ajuda a empresa a obter insights específicos de um departamento, enquanto que o DW é mais focado em análises sistêmicas. Na prática, os colaboradores ganham bastante tempo, visto que a busca por informação relevante passa a ser feita em uma base menor e mais específica.

Assine agora mesmo a nossa newsletter e receba em seu e-mail outros conteúdos que ajudarão o seu negócio a melhorar continuamente a jornada dos seus dados!

Leandro Guimarães
Leandro Guimarães
Leandro Guimarães é o fundador da Know Solutions e trabalha com Business Intelligence desde 2009. Possui amplo conhecimento em Modelagem Dimensional, Data Warehouse e na plataforma Pentaho.

Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.

Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.

Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.