O que é Data Mart, como desenvolver e qual é a melhor maneira de implantar

O Data Mart permite uma visão departamental dos dados para oferecer maior agilidade nas análises e diminuir os custos de uma estrutura de armazenamento. É mais simples do que um Data Warehouse e pode ser implementado em conjunto com ele.

data mart

Entender e aceitar que estamos na chamada “era dos dados” não é o suficiente para as empresas. É necessário mergulhar nesse universo e aprender mais sobre as tecnologias que ajudam a lidar com esses dados.

Estruturas de armazenamento, por exemplo, são importantes por permitirem que se guarde conjuntos de dados para usá-los no momento ideal. Quando falamos em banco de dados e em armazenamento de dados, o tamanho é uma variável fundamental.

Afinal, se pensarmos em uma escala grande, como o Big Data, é preciso contar com uma estrutura tão extensa e flexível quanto ele. Contudo, ultimamente, há uma demanda por diminuir o escopo e por olhar para dados específicos, menores. Nesse sentido, surge em cena a concepção de Data Mart.

Para aprofundar nesse conceito, é crucial compreender como ele se diferencia do Data Warehouse e assimilar suas características mais relevantes. Assim, você poderá entender como implementar um e usar para o bem de sua empresa. Neste artigo, veremos:

    O que é Data Mart?

    Um Data Mart (DM) nada mais é do que uma subseção de um Data Warehouse (DW). Um Data Warehouse, por sua vez, é um repositório de dados organizados e esquematizados para análises posteriores. O Warehouse envolve dados em conjuntos específicos, de acordo com sua finalidade e com o departamento que usa aqueles dados. Cada conjunto desse é um Data Mart.

    O Mart é organizado, também, em linhas e colunas, e apresenta dados transacionais em um formato acessível para análises segmentadas e departamentais. Por exemplo, o time de vendas pode ter acesso a dados e relatórios importantes sobre o desempenho comercial em um dashboard. Já o time de marketing visualiza os dados desse setor, e o departamento da logística pode checar seus indicadores, também.

    Da mesma forma, pode ser útil para os projetos internos de Data Science, como em análises de dados feitas por inteligência artificial. São dados pontuais, sem necessariamente apresentarem uma profundidade histórica. Estão agrupados sob o formato estrela, de fatos e dimensões, que também caracteriza o Data Warehouse.

    O pequeno volume de dados satisfaz a necessidade moderna por “small data”, uma variação do Big Data que foca precisão nas análises. Com o small data, a tendência é filtrar melhor os dados para obter análises mais eficientes, descentralizadas e pontuais.

    A ideia é exaltar a autonomia entre os departamentos para que todos consigam analisar seus dados ao mesmo tempo, e impulsionem a cultura data driven da empresa sem uma base de dados centralizada e complexa.

    O Data Mart é mais um esforço das companhias para gerenciar melhor os dados no momento de transformação digital em que vivemos. Nesse período, é importante ser data driven (ter os dados como fundamento da cultura) e tomar decisões somente com um bom embasamento.

    Assim, é preciso se preocupar com a limpeza dos dados, com a segurança e com a agilidade nas consultas e análises. Como veremos mais adiante, o Data Mart oferece soluções para cada uma dessas questões.

    Quais são os principais tipos de Data Mart?

    Avançando na discussão, podemos comparar três diferentes tipos de Data Mart. Eles se diferem com relação à forma como os dados são agregados e quanto à associação com Warehouses.

    Data Mart independente

    Primeiro, temos o Mart independente. Nesse caso, significa desprendimento da noção de Data Warehouse. É um sistema isolado, criado sem a assistência de um DW, a partir de extração direta de dados transacionais e/ou de dados externos. A arquitetura de Data Mart é priorizada como um conjunto de repositórios iniciais para alavancar as análises e consultas.

    Data Mart dependente

    Um DM dependente é aquele que é extraído de um Warehouse existente e já estabelecido. Ou seja, é o processo de separar dos dados centralizados para uma análise segmentada e setorial. Nesse caso, a prioridade de construção é do DW, sendo que o DM vem como uma consequência para fins de otimizar uma análise pontual.

    Modelo híbrido

    Evidentemente, existe uma versão híbrida, que busca combinar o melhor dos universos. Une a força de integração do independente com a agilidade da extração de dados no dependente para oferecer uma solução personalizada e específica.

    Quais são os benefícios de usar um Data Mart?

    Falaremos, agora, sobre as vantages de um DM para sua empresa.

    Rapidez

    Por apresentar um escopo limitado, com menos dados e uma visão mais concentrada, os Data Marts favorecem o aumento de velocidade nas análises e consultas. Geralmente, o tempo de resposta no acesso aos dados é bem menor, com menos congestionamento e menos complexidade. Afinal, são dados limpos, já prontos, devidamente divididos por segmento e finalidade.

    Os projetos de DM são mais simples, o que torna o seu uso mais fácil. O tempo para tirar do papel também é mais rápido do que um DW comum, o que é uma vantagem grande para empresas que buscam resultados ágeis.

    Escalabilidade

    Um DM se destaca também por ser escalável e adaptável à realidade da empresa. Eles possibilitam mudanças rápidas e fáceis, de acordo com a situação, uma vez que podem ser construídos de diferentes maneiras.

    Desempenho

    Por sua simplicidade e menor escopo, o DM também oferece um desempenho consideravelmente melhor do que um Data Warehouse. São bancos de dados consistentes, que se aproveitam do número menor de operações, e são mais estáveis, servindo melhor ao seu propósito.

    Manutenção mais simples

    Cada departamento pode gerenciar seus próprios dados e cuidar do seu DM. Essa divisão implica mais mãos para gerir os dados e para realizar as necessárias manutenções na base. Por conseguinte, há redução de problemas e menos instabilidade.

    Segurança

    No DM, há um controle mais estrito dos dados, o que favorece o compliance e a segurança. É possível reforçar os três pilares da segurança da informação: a confidencialidade, com o controle de quem visualiza os dados, a integridade, com a gestão da qualidade desses dados, e a disponibilidade, com a rapidez para acessar esses dados.

    Como desenvolver o Data Mart?

    Neste tópico, vamos conhecer as etapas para desenvolver um DM em seu negócio.

    Definir o escopo do Data Mart

    É necessário pensar em quais dados serão transferidos para essa base e qual será a abrangência dela. Em outras palavras, a empresa precisa definir qual departamento vai focar nesse primeiro momento e filtrar os dados relevantes para análises e consultas pontuais eficientes.

    Como estamos falando de um DM, é até evidente que se comece trabalhando com alguns departamentos para, depois, expandir aos poucos. No início, pode-se iniciar com apenas um, de modo a observar e aperfeiçoar a implantação.

    Escolher o tipo

    Em seguida, é importante buscar a definição sobre que tipo de DM será implementado. Como vimos, sua companhia pode optar por começar com extração direta das bases internas/externas ou com uma desagregação de um DW.

    Definir as fontes

    Caso a empresa escolha o DM independente, é preciso pensar em quais fontes serão usadas para alimentar o Data Mart. Nesse sentido, é preciso olhar para os sistemas internos, como ERPs, CRMs, sistemas PDV, WMSs (gestão de armazéns), SCMs (gerenciamento da cadeia de suprimentos) e outros. Além disso, é crucial observar dados externos, da internet, das redes e de outras origens.

    Construir

    A construção do seu banco de dados passa por definir o esquema lógico, gerenciar o relacionamento entre tabelas, bem como os fatos e as dimensões. Também envolve determinar os controles de acesso e desenvolver a estrutura física do DM.

    Gerenciar

    Depois da construção, é preciso manter o DM e atualizá-lo. Para isso, a organização deve revisar as regras de controle de acesso, otimizar o sistema para melhorar ainda mais as consultas e o acesso aos dados, reforçar a segurança e adicionar novos dados para escalar a solução.

    Qual é a melhor maneira de implantar o Data Mart?

    Como vimos, a melhor maneira de implantar um Data Mart depende muito do objetivo da empresa e das necessidades. Caso o foco seja um processo mais rápido, quando já se tem um Data Warehouse ativo, é interessante optar por uma versão dependente, que adapta o DW para um conjunto de DMs, conforme necessário.

    Se a empresa não dispuser de um DW, é preciso seguir o processo de criar um DM do zero, com projeto lógico, construção, escolha do escopo e gerenciamento. Evidentemente, a melhor maneira para quem tem pressa é começar com um dependente. Contudo, a estratégia mais adequada para quem não tem recursos de DW, é uma versão separada, independente.

    É fundamental ter atenção às necessidades da empresa para tomar a melhor decisão e não gerar prejuízos. Nesse sentido, a gestão deve saber como os dados se encaixam dentro do processo decisório interno. É preciso, também, reforçar a cultura para que o DM seja, de fato, um auxílio poderoso, ao treinar os colaboradores para buscar esses dados e fazer consultas constantes.

    O Data Mart é uma estrutura de armazenamento que divide a atenção dos profissionais para foco em seu departamento. Permite desempenho otimizado nas análises ao segmentar e descentralizar os dados, o que também facilita a segurança e a escalabilidade. É importante como um complemento ao DW.

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