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¿Qué es un data mart?

Definición de data marts

Un data mart es una forma sencilla de almacén de datos centrado en un único asunto o línea de negocio. Con un data mart, los equipos pueden acceder a los datos y obtener información más rápidamente, ya que no tienen que dedicar tiempo a buscar en un almacén de datos más complejo o consignar manualmente datos de diferentes orígenes.

¿Por qué crear un data mart?

Un data mart proporciona un acceso más fácil a los datos requeridos por un equipo específico o una línea de negocio dentro de la organización. Por ejemplo, si tu equipo de marketing busca datos para ayudar a mejorar el rendimiento de la campaña durante la temporada de vacaciones, eliminar y combinar los datos dispersos en varios sistemas podría resultar costoso en términos de tiempo, precisión y, en última instancia, dinero.

Los equipos obligados a localizar datos de diversos orígenes dependen con mayor frecuencia de hojas de cálculo para compartir la información y colaborar. Esto suele dar lugar a errores humanos, confusión, conciliaciones complejas y múltiples fuentes de verdad, la llamada "pesadilla de las hojas de cálculo". Los data marts se han vuelto populares como un lugar centralizado donde se recopilan y organizan los datos necesarios antes de crear informes, paneles de control y visualizaciones.

La diferencia entre data marts, lagos de datos y almacenes de datos

Los data marts, lagos de datos y almacenes de datos tienen diferentes propósitos y necesidades.

Un almacén de datos es un sistema de gestión de datos diseñado para soportar análisis e inteligencia empresarial para toda una organización. Los almacenes de datos suelen contener grandes cantidades de datos, incluidos los datos históricos. Los datos de un almacén de datos normalmente provienen de una amplia gama de fuentes, como los archivos de registro de aplicaciones y las aplicaciones transaccionales Un almacén de datos almacena datos estructurados, cuyo objetivo suele ser bien definido.

Un lago de datos permite a las organizaciones almacenar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados (por ejemplo, de redes sociales o datos de flujo de clics) y ponerlos inmediatamente a disposición para casos de uso de análisis en tiempo real, ciencia de datos y aprendizaje automático. Con un lago de datos, los datos se ingresan en su forma original, sin alteraciones.

La diferencia clave entre un lago de datos y un almacén de datos es que los lagos de datos almacenan grandes cantidades de datos no procesados, sin una estructura predefinida. Las organizaciones no necesitan saber con antelación cómo se utilizarán los datos.

Un data mart es una forma sencilla de un almacén de datos que se centra en un único tema o línea de negocio, como ventas, finanzas o marketing. Dado su enfoque, los data marts obtienen datos de menos orígenes que los almacenes de datos. Las fuentes de datos de un data mart pueden incluir sistemas operativos internos, un almacén de datos central y datos externos.

Las ventajas de un data mart

Un data mart dedicado a un equipo o una línea de negocio específica ofrece varias ventajas:

  • Una fuente única de verdad. La naturaleza centralizada de un data mart ayuda a garantizar que todos los miembros de un departamento u organización tomen decisiones basadas en los mismos datos. Esto supone una gran ventaja, ya que los datos y las predicciones basadas en esos datos pueden ser de confianza, y las partes interesadas pueden centrarse en tomar decisiones y tomar medidas, en lugar de en discutir la información misma.
  • Acceso más rápido a los datos. Los usuarios y equipos de negocio específicos pueden acceder rápidamente al subconjunto de datos que necesitan desde el almacén de datos de empresa y combinarlo con datos de otros orígenes. Una vez que se establecen las conexiones con sus orígenes de datos deseados, pueden obtener datos activos de un data mart cuando sea necesario sin tener que ir a TI para obtener extractos periódicos. Los equipos de TI y de negocio mejoran la productividad como resultado
  • Estadísticas más rápidas que permiten una toma de decisiones más rápida. Mientras que un almacén de datos permite la toma de decisiones a nivel de empresa, un data mart permite el análisis de datos a nivel de departamento. Los analistas pueden centrarse en retos y oportunidades específicos en áreas como finanzas y recursos humanos, y pasar más rápidamente de los datos a las estadísticas, lo que les permite tomar decisiones mejores y más rápidas
  • Implementación más sencilla y rápida. La configuración de un almacén de datos empresarial para satisfacer las necesidades de toda la organización puede requerir mucho tiempo y esfuerzo. En cambio, un data mart se centra en satisfacer las necesidades de determinados equipos de negocio, lo que requiere acceso a menos conjuntos de datos. Por lo tanto, es mucho más sencillo y rápido implementar
  • Creación de una gestión de datos ágil y escalable. Los data marts proporcionan un sistema de gestión de datos ágil que funciona junto con las necesidades del negocio, incluido el poder utilizar la información recopilada en proyectos anteriores para ayudar con las tareas actuales. Los equipos pueden actualizar y cambiar sus data mart en función de un proyecto de análisis nuevo y en evolución.
  • Análisis transitorio. Algunos proyectos de análisis de datos son de corta duración, por ejemplo, completando un análisis específico de las ventas en línea para una promoción de dos semanas antes de una reunión de equipo. Los equipos pueden configurar rápidamente un data mart para lograr un proyecto de este tipo

Traslado de data marts a la nube

Los equipos de negocio se esfuerzan por ser más ágiles y basados en datos para guiar la estrategia y mejorar el proceso diario de toma de decisiones, pero normalmente tienen dificultades para convertir una creciente montaña de datos en estadísticas. Los directores financieros dedican un promedio de 2,24 horas al día a examinar hojas de cálculo. Aunque los equipos de negocio suelen acudir al departamento de TI para solicitar ayuda, es posible que los equipos de TI tengan dificultades para adaptarse a las demandas de los usuarios profesionales de un mayor acceso a orígenes de datos más dispares, volúmenes mayores de datos y tiempos de consulta más rápidos.

La configuración de data marts también puede ser una preocupación para los equipos de TI ya cargados de una gran carga de trabajo, ya que necesitan gestionar esos datos de forma continua y garantizar la seguridad de los datos. Mover los subalmacenes de datos a la nube ayuda a aliviar las preocupaciones de los equipos de TI y de negocio al trasladar las tareas de administración y seguridad al proveedor de servicios en la nube, lo que reduce la necesidad de intervención manual y reduce los costos operativos.

Cómo Oracle Autonomous Database impulsa los data marts en la nube

Oracle proporciona una solución completa y de autoservicio que permite a los equipos empresariales obtener la información profunda, fiable y basada en datos que necesitan para tomar decisiones rápidas.

Los equipos de negocio pueden combinar rápidamente todos los datos necesarios en diferentes orígenes y formatos, incluido el espacio y el gráfico, en una base de datos convergente para impulsar una colaboración segura alrededor de una única fuente de datos proporcionada por los data marts. Los analistas pueden aprovechar fácilmente las herramientas de datos de autoservicio y el aprendizaje automático integrado, sin necesidad de codificación cero, para acelerar la carga, transformación y preparación de datos, encontrar patrones y tendencias automáticamente, hacer predicciones y obtener estadísticas basadas en datos con linaje transparente.

La solución de Oracle, gobernada y segura, permite al departamento de TI reducir los riesgos. Los equipos de TI también pueden confiar en un enfoque simple, fiable y repetible para todas las solicitudes de analítica de datos de los departamentos empresariales, lo que mejora enormemente el nivel de productividad.

Oracle Autonomous Database para análisis y almacenamiento de datos automatiza de forma inteligente el aprovisionamiento, la configuración, la protección, el ajuste, la ampliación, la aplicación de parches, las copias de seguridad y la reparación. Esto pone fin a casi todas las tareas manuales y complejas que pueden introducir errores humanos. Las herramientas de datos integradas permiten la carga de datos sencilla y de autoservicio, la transformación de datos, el modelado de negocios y las estadísticas automáticas de los data marts. Los administradores de bases de datos pueden cambiar sus esfuerzos de la administración de rutina a nuevos diseños de aplicaciones, y también a ayudar a los departamentos comerciales a alcanzar sus objetivos. Los usuarios empresariales de finanzas, RR. HH. y marketing pueden tener acceso seguro a los datos y un alto rendimiento de consultas constante para cualquier número de usuarios simultáneos, incluso en las horas de alta actividad. Autonomous Database se amplía automáticamente según las necesidades de carga de trabajo, sin tiempo de inactividad.