Diferencias entre data mart, data lake, data warehouse y data cube

Un data mart es un repositorio de datos diseñado para un conjunto particular de trabajadores del conocimiento. Existe mucha tendencia a confundir un Data Mart con un data warehouse. Ambos se utilizan muchas veces de forma incorrecta como sinónimos.

Créditos fotográficos: agsandrew

Pero no son sólo data mart y data warehouse los únicos términos relacionados con bases de datos y big data que podemos encontrar. Las bases de datos se han convertido en algo más que simples tablas estructuradas para almacenar y recuperar información. Las herramientas de análisis de big data transforman las bases de datos en nuevas plataformas analíticas.

La arquitectura está evolucionando y creciendo rápidamente en respuesta a la necesidad de proporcionar inteligencia de negocios para una toma de decisiones eficaz.

Para ayudar a entender todos estos términos vamos a tratar de definirlos y profundizar en sus diferencias.

Data Mart y otras arquitecturas Big Data

¿Dónde guardas tus datos? ¿Sabrías escoger entre un Data Lake y un almacén de datos tradicional? ¿Conoces las posibilidades del Data Mart? ¿Quieres descubrir los beneficios del cubo de datos?

En las siguientes líneas encontrarás las respuestas a todas estas preguntas:

• Data Mart: es un subconjunto de los datos guardados en un Data Warehouse, destinado a satisfacer las necesidades de un segmento de negocio en particular. Este área de clasificación de datos enfoca la información, logrando un ajuste máximo al propósito de los usuarios de la unidad de negocio. Su principal beneficio es su aportación a la hora de evitar redundancias.

• Almacén de datos: un almacén de datos es el medio de conectar la base de datos con las necesidades analíticas de la organización. Este repositorio está diseñado para abarcar todos los recursos de datos de una organización. Su estructura facilita la extracción de datos, su procesamiento y la posterior puesta a disposición del usuario. Entre sus ventajas se encuentra el alimentar a los Data Marts, así como a las capas de procesamiento y análisis de forma directa.

• Data Lake: este enfoque de almacenamiento explota la heterogeneidad de los datos y sus fuentes, enriqueciendo las capacidades analíticas de los perfiles más especializados de la organización. Se trata de un enfoque más fluido que el de un almacén de datos tradicional en el que éstos conservan sus formatos y estructuras originales. Su punto fuerte es una escalabilidad sin límites.

• Cubo de datos: esta aplicación logra situar los datos en matrices de tres o más dimensiones, permitiendo una mayor visibilidad sobre todos sus atributos. El beneficio de trabajar con data cubes es que los trabajadores del conocimiento pueden apoyarse en ellos para crear volúmenes de datos que les permitan profundizar en la información e impulsar el descubrimiento.

La rigidez de los sistemas de información tradicionales ha quedado atrás, dando paso a una nueva era donde la integración de bases de datos con Big Data resulta en arquitecturas flexibles y muy versátiles, representadas por el Data Mart, el Data Lake, el Cubo de Datos y el Almacén de Datos.

Ya es posible para cualquier organización el crear sistemas de información que sirvan a los propósitos de todos los usuarios, proporcionando inteligencia de negocios en las condiciones en que es requerida y apoyando el desarrollo del negocio.