O que é um Data Mart?

Definição de data marts

Um data mart é uma forma simples de data warehouse com foco em um único assunto ou linha de negócios. Com um data mart, as equipes podem acessar dados e obter insights mais rapidamente, pois não precisam gastar tempo pesquisando em um data warehouse mais complexo ou agregando manualmente dados de diferentes fontes.

Por que criar um data mart?

Um data mart fornece acesso mais fácil aos dados exigidos por uma equipe ou linha de negócios específica em sua organização. Por exemplo, se a equipe de marketing estiver procurando dados para ajudar a melhorar o desempenho da campanha durante as festas de fim de ano, filtrar e combinar dados dispersos em vários sistemas pode custar caro em termos de tempo, precisão e dinheiro.

As equipes forçadas a localizar dados de várias fontes geralmente dependem de planilhas para compartilhar esses dados e colaborar. Isso geralmente resulta em erros humanos, confusão, reconciliações complexas e múltiplas fontes confiáveis, mais conhecido como o “pesadelo de planilha”. Os data marts se tornaram populares como um local centralizado onde os dados necessários são coletados e organizados antes da criação de relatórios, painéis e visualizações.

A diferença entre data marts, data lakes e data warehouses

Data marts, data lakes e data warehouses atendem a diferentes propósitos e necessidades.

Um data warehouse é um sistema de gerenciamento de dados projetado para oferecer suporte ao business intelligence e à análise para toda a organização. Os data warehouses geralmente contêm grandes quantidades de dados, incluindo dados históricos. Os dados em um data warehouse geralmente são derivados de uma ampla variedade de fontes, como arquivos de log de aplicações e aplicações de transações. Um data warehouse armazena dados estruturados, cuja finalidade geralmente é bem definida.

Um data lake permite que as organizações armazenem grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados (por exemplo, de mídias sociais ou dados de sequência de cliques) e disponibilizem-nos imediatamente para análise em tempo real, ciência de dados e casos de uso de machine learning. Com um data lake, os dados são ingeridos em sua forma original, sem alterações.

A principal diferença entre um data lake e um data warehouse é que os data lakes armazenam grandes quantidades de dados brutos, sem uma estrutura predefinida. As organizações não precisam saber com antecedência como os dados serão usados.

Um data mart é uma forma simples de data warehouse que se concentra em um único assunto ou linha de negócios, como vendas, finanças ou marketing. Considerando o foco, os data marts extraem dados de menos fontes do que os data warehouses. As fontes de data mart podem incluir sistemas operacionais internos, um data warehouse central e dados externos.

Os benefícios de um data mart

Um data mart dedicado a uma equipe ou linha de negócios específica oferece vários benefícios:

• Uma única fonte confiável. A natureza centralizada de um data mart ajuda a garantir que todos em um departamento ou organização tomem decisões com base nos mesmos dados. Este é um grande benefício, porque os dados e as previsões com base nesses dados podem ser confiáveis, e as partes interessadas podem se concentrar em tomar decisões e agir, em vez de discutir sobre os dados em si.
• Acesso mais rápido aos dados. Equipes de negócios e usuários específicos podem acessar rapidamente o subconjunto de dados necessários no data warehouse corporativo e combiná-lo com dados de várias outras fontes. Depois que as conexões com as fontes de dados desejadas forem estabelecidas, será possível obter dados reais de um data mart sempre que necessário, sem precisar da equipe de TI para obter extrações periódicas. Como resultado, as equipes de negócios e de TI aumentam a produtividade
• Insights mais rápidos que levam a uma tomada de decisão mais rápida. Enquanto um data warehouse permite a tomada de decisões em nível empresarial, um data mart permite a análise de dados no nível de departamento. Os analistas podem se concentrar em desafios e oportunidades específicos em áreas como finanças e RH e transformar dados em insights em menos tempo, permitindo tomar decisões melhores e mais rápidas
• Implementação mais simples e rápida. Configurar um data warehouse empresarial para atender às necessidades de toda a organização pode exigir tempo e esforço significativos. Um data mart, por outro lado, está focado em atender às necessidades de equipes de negócios específicas, exigindo acesso a menos conjuntos de dados. Portanto, é muito mais simples e rápido de implementar
• Criação de gerenciamento de dados ágil e escalável. Os data marts fornecem um sistema de gerenciamento de dados ágil que funciona em conjunto com as necessidades de negócios, incluindo a capacidade de usar informações coletadas em projetos anteriores para ajudar nas tarefas atuais. As equipes podem atualizar e alterar o data mart com base em um projeto de análise novo e em evolução
• Análise transitória. Alguns projetos de análise de dados têm vida curta – por exemplo, concluir uma análise específica de vendas online para uma promoção de duas semanas antes de uma reunião de equipe. As equipes podem configurar rapidamente um data mart para realizar esse projeto

Migração de data marts para a nuvem

As equipes de negócios estão se esforçando para se tornarem mais ágeis e orientadas por dados para guiar a estratégia e melhorar a tomada de decisões diárias, mas geralmente encontram dificuldades para transformar um volume cada vez maior de dados em insights. Os CFOs gastam em média 2,24 horas por dia verificando planilhas. Embora as equipes de negócios geralmente recorram à ajuda da equipe de TI, elas podem ter dificuldade em acompanhar as demandas de usuários corporativos por maior acesso a origens de dados mais díspares, volumes de dados maiores e tempos de consulta mais rápidos.

A configuração de data marts também pode ser uma preocupação para as equipes de TI já sobrecarregadas com uma carga de trabalho pesada, pois precisam gerenciar esses data marts continuamente e garantir a segurança dos dados. Mover data marts para a nuvem ajuda a aliviar as preocupações das equipes de negócios e de TI, movendo as tarefas de administração e segurança para o provedor de serviços em nuvem, o que diminui a necessidade de intervenção manual e reduz os custos operacionais.

Como o Oracle Autonomous Database potencializa os data marts na nuvem

A Oracle fornece uma solução completa e de autoatendimento que permite que as equipes de negócios obtenham insights aprofundados, confiáveis e orientados por dados necessários para tomar decisões rápidas.

As equipes de negócios podem combinar rapidamente todos os dados necessários em diferentes fontes e formatos, incluindo espacial e gráfico, em um banco de dados convergente para impulsionar a colaboração segura em torno de uma única fonte de verdade fornecida por data marts. Os analistas podem aproveitar facilmente as ferramentas de dados de autoatendimento e o machine learning incorporado (sem necessidade de codificação) para agilizar o carregamento, a transformação e a preparação de dados, localizar padrões e tendências automaticamente, fazer previsões e obter insights com base em dados com linhagem transparente.

Governada e segura, a solução da Oracle possibilita que a equipe de TI reduza os riscos. Além disso, as equipes de TI podem contar com uma abordagem simples, confiável e repetível para todas as solicitações de análise de dados dos departamentos comerciais, o que aumenta muito a produtividade.

O Oracle Autonomous Database para análise e armazenamento de dados automatiza de forma inteligente o provisionamento, a configuração, a proteção, o ajuste, o dimensionamento, a aplicação de patches, o backup e o reparo. Isso elimina quase todas as tarefas manuais e complexas que podem introduzir erros humanos. As ferramentas de dados integradas oferecem carregamento de dados de autoatendimento simples, transformação de dados, modelagem de negócios e insights automáticos para data marts. Os DBAs podem transferir os esforços da administração de banco de dados de rotina para novos designs de aplicações e ajudar os departamentos de negócios a atingir as metas. Os usuários de negócios em finanças, RH e marketing podem ser capacitados com acesso seguro a dados e alto desempenho de consulta consistente para qualquer número de usuários simultâneos, mesmo em horários de pico. O Autonomous Database é dimensionado automaticamente de acordo com as necessidades da carga de trabalho, sem qualquer tempo de inatividade.