Un Datamart es una base de datos departamental,
especializada en el almacenamiento de los datos de un área de negocio
específica. Se caracteriza por disponer la estructura óptima de datos
para analizar la información al detalle desde todas las perspectivas
que afecten a los procesos de dicho departamento. Un datamart puede ser
alimentado desde los datos de un datawarehouse, o integrar por si mismo un compendio de distintas fuentes de información.
Por tanto, para crear el datamart de un área funcional de la empresa es
preciso encontrar la estructura óptima para el análisis de su
información, estructura que puede estar montada sobre una base de datos
OLTP, como el propio datawarehouse, o sobre una base de datos OLAP. La
designación de una u otra dependerá de los datos, los requisitos y las
características específicas de cada departamento. De esta forma se
pueden plantear dos tipos de datamarts:
Datamart OLAP
Se basan en los populares cubos OLAP, que se construyen agregando, según los requisitos de cada área o departamento, las dimensiones y los indicadores necesarios de cada cubo relacional. El modo de creación, explotación y mantenimiento de los cubos OLAP es muy heterogéneo, en función de la herramienta final que se utilice.
Se basan en los populares cubos OLAP, que se construyen agregando, según los requisitos de cada área o departamento, las dimensiones y los indicadores necesarios de cada cubo relacional. El modo de creación, explotación y mantenimiento de los cubos OLAP es muy heterogéneo, en función de la herramienta final que se utilice.
Datamart OLTP
Pueden basarse en un simple extracto del datawarehouse, no obstante, lo común es introducir mejoras en su rendimiento (las agregaciones y los filtrados suelen ser las operaciones más usuales) aprovechando las características particulares de cada área de la empresa. Las estructuras más comunes en este sentido son las tablas report, que vienen a ser fact-tables reducidas (que agregan las dimensiones oportunas), y las vistas materializadas, que se construyen con la misma estructura que las anteriores, pero con el objetivo de explotar la reescritura de queries (aunque sólo es posibles en algunos SGBD avanzados, como Oracle).
Pueden basarse en un simple extracto del datawarehouse, no obstante, lo común es introducir mejoras en su rendimiento (las agregaciones y los filtrados suelen ser las operaciones más usuales) aprovechando las características particulares de cada área de la empresa. Las estructuras más comunes en este sentido son las tablas report, que vienen a ser fact-tables reducidas (que agregan las dimensiones oportunas), y las vistas materializadas, que se construyen con la misma estructura que las anteriores, pero con el objetivo de explotar la reescritura de queries (aunque sólo es posibles en algunos SGBD avanzados, como Oracle).
Los datamarts que están dotados con estas estructuras óptimas de análisis presentan las siguientes ventajas:
Poco volumen de datos
Mayor rapidez de consulta
Consultas SQL y/o MDX sencillas
Validación directa de la información
Facilidad para la historización de los datos
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