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Introdução
Imagine a cena: é segunda-feira, 9h. A equipe de Vendas precisa de um relatório de pipeline, o Financeiro quer projetar o fluxo de caixa, o Marketing quer cruzar leads com conversão. Tudo ao mesmo tempo. E o time de TI, claro, vira o “balcão de dados” da empresa.
Se você se identifica, não está sozinho. 95% das organizações ainda não conseguem organizar e entregar dados de forma prática para cada área, como mostra o relatório da Gartner.
No fim, o que falta não são dados, e sim, uma estrutura que descomplique o acesso, divida as informações por área e entregue velocidade, sem perder o controle. É aí que o data mart faz toda diferença. Ele é como uma extensão inteligente do data warehouse: mais enxuto, específico, pensado para entregar a cada área o que ela precisa — sem sobrecarregar o time de TI.
Neste artigo, vamos explicar por que o data mart é o atalho certo para times que precisam agir rápido, como funciona na prática e o que considerar para dar o próximo passo. Porque, no fim das contas, dado que atrasa é dado que não serve.
Boa leitura!
O que é um data mart e para que ele serve?
Para muitas empresas, a dificuldade não está em ter dados, mas em transformar esses dados em respostas claras para cada área do negócio.
É aí que surge o data mart. O termo “mart” vem do inglês market, ou seja, um “mercado de dados” segmentado, onde cada equipe encontra só o que realmente precisa consumir. Na prática, é uma forma de “fatiar” o excesso de informação e entregar blocos prontos para uso, sem bagunça nem desperdício.
Na essência, o data mart funciona como uma extensão especializada do data warehouse. Enquanto o warehouse concentra tudo num único lugar, o data mart organiza blocos menores e específicos, prontos para serem usados por times de Vendas, Marketing, Financeiro, tudo sem filas, sem retrabalho, sem sobrecarregar a TI. Podemos também fazer a analogia à estrutura conhecida como “medalhão” de Bronze, Prata (Silver) e Ouro (Gold), onde o data mart é o “Ouro”.
Assim, cada área ganha mais autonomia para gerar relatórios, consultar indicadores e tomar decisões com mais segurança, sem precisar disputar espaço com outras demandas estratégicas da empresa.
Mas não existe só um jeito de criar um data mart. A seguir, vamos entender quais são os principais tipos e quando faz sentido usar cada um.
Tipos de data marts
De forma geral, os data marts podem ser estruturados de três maneiras principais, dependendo do nível de integração com o restante da arquitetura de dados:
- Data mart dependente: é construído a partir do data warehouse corporativo. Todos os dados vêm de uma única fonte central, garantindo consistência, governança e padronização;
- Data mart independente: surge de fontes operacionais específicas, sem passar necessariamente pelo data warehouse. É mais rápido de implementar, mas requer atenção redobrada com qualidade e integração;
- Híbrido: mistura os dois formatos. Combina dados extraídos do warehouse com informações de sistemas externos, quando necessário. É uma opção interessante para empresas que já possuem uma base central robusta, mas precisam de flexibilidade.
Cada formato resolve um tipo de necessidade, e entender essa diferença é importante para definir como o data mart pode gerar valor de forma prática.
Com isso em mente, a pergunta agora é: como o data mart realmente coloca ordem na bagunça? É o que vem a seguir.
Como um data mart organiza os dados
Ter todos os dados guardados em um único lugar não resolve muito se, na prática, o time ainda fica preso em buscas demoradas, relatórios incompletos e gargalos na TI. É aqui que o data mart entra em cena: ele não é só um “mini banco de dados”, mas uma estrutura que recorta, filtra e entrega só o que cada área realmente precisa.
O data mart se apoia em três pilares fundamentais que definem como ele organiza as informações de forma clara e leve:
- Especialização por área de negócio: o primeiro pilar é a divisão por tema ou área. Vendas, por exemplo, não quer navegar por dados de contas a pagar; quer pipelines, metas e conversão prontos para consulta. Já o Financeiro precisa de projeções, custos, fluxo real. E o Marketing quer cruzar leads, funis e resultados de campanha de forma simples, sem depender de planilhas intermináveis. Essa separação garante que cada equipe trabalhe focada, sem perder tempo vasculhando tudo;
- Velocidade na consulta de dados: com a informação já organizada, as consultas rodam de forma mais leve. O dado chega rápido, sem sobrecarregar o time de TI com pedidos operacionais repetidos. É como ter vários caminhos curtos, em vez de uma única estrada congestionada toda vez que surge uma nova pergunta;
- Desempenho otimizado: o último pilar é o equilíbrio técnico. O data mart trabalha com blocos menores de informação, o que alivia o volume processado no data warehouse principal. Assim, relatórios pesados não travam tudo, mesmo em horários de pico. Para a equipe técnica, isso significa menos gargalo e mais fluidez na infraestrutura.
Com essa base bem estruturada, o data mart sai do papel como “só mais uma ferramenta técnica”, e se torna parte real do dia a dia. Afinal, organizar é só o começo: o valor aparece mesmo quando tudo isso se conecta com quem decide — e isso é o que exploramos a seguir.
Principais vantagens práticas de usar um data mart
Um data mart bem estruturado não para na organização de tabelas: ele é o que faz a informação sair da gaveta e chegar a quem decide com confiança.
Em muitas empresas, a rotina ainda é marcada por relatórios contraditórios, dashboards desatualizados e versões de planilhas que ninguém sabe qual é a final. Não à toa, 70% dos profissionais dizem perder até um dia por semana esperando dados, segundo a Forrester. Um data mart encurta esse caminho, mas o ganho vai além.
De acordo com a McKinsey, empresas que segmentam dados por área têm até 42% mais chance de gerar insights acionáveis, isso porque a separação torna a informação confiável na origem, sem retrabalho toda vez que um número muda.
Com isso, surgem vantagens que vão além do técnico:
- BI vivo que acompanha o negócio: dashboards deixam de ser estáticos e passam a rodar em tempo real, alimentados por dados limpos, sem retrabalho manual. Isso encurta o caminho entre quem coleta o dado e quem precisa apresentar o resultado;
- Governança que funciona sem travar: o data mart define quem acessa o quê, evita duplicidade de informação e dá rastreabilidade. Assim, cada área entende seus limites, o time de TI foca no que importa e o risco de ruídos cai;
- Base sólida para IA e análises avançadas: segmentar dados de forma organizada não é só um ganho de performance, mas é o que alimenta modelos preditivos sem divergências. Com blocos confiáveis, a empresa testa, ajusta e escala inteligência artificial (IA) de forma sustentável;
- Escalabilidade com menos custo: de acordo com a Boston Consulting Group (BCG), uma arquitetura segmentada pode reduzir custos de processamento em até 30%, liberando orçamento para o que realmente faz diferença — melhorar produtos, inovar, escalar projetos de dados;
- Autonomia real, não discurso: cada área consegue responder perguntas sem fila, criar relatórios, testar hipóteses e ajustar o que for preciso com mais agilidade. Assim, o dado deixa de ser gargalo e vira insumo para evoluir o negócio.
Quando cada parte encaixa, o data mart faz o dado circular com leveza e confiança, no ritmo de quem precisa decidir rápido.
E é justamente pra isso dar certo que cada detalhe conta, da captura à escolha das ferramentas. Vamos entender por onde começar essa implementação?
Passo a passo para construir um data mart
Ter um data mart organizado não é apertar um botão, mas também não precisa virar um projeto interminável. O segredo é respeitar algumas etapas essenciais, na ordem certa, para evitar retrabalho e garantir que a estrutura funcione desde o início.
Aqui está o que não pode faltar:
- Mapeie suas fontes de dados: tudo começa por saber de onde vêm as informações: ERP, CRM, sistemas financeiros, planilhas ou APIs externas? O que é crítico? Quem é o dono? Com que frequência cada base é atualizada? Pular essa etapa é abrir espaço para informações duplicadas, dados desatualizados e retrabalho na hora de criar relatórios;
- Organize blocos temáticos e defina governança: com as fontes claras, é hora de estruturar como os dados serão agrupados. Quais blocos atendem cada área? O que é específico de Vendas, Marketing, Financeiro? Aqui entra a governança: quem acessa, edita ou valida cada conjunto?
Essa divisão evita que o data mart vire uma planilha bagunçada e garante que cada equipe tenha o que precisa sem sobrecarregar o TI;
- Configure o fluxo de ETL/ELT: hora de dar movimento a tudo isso. É aqui que entram os processos de ETL (Extract, Transform, Load) ou ELT (Extract, Load, Transform), que basicamente extraem dados de várias fontes, transformam ou padronizam tudo e carregam no data mart, prontos para uso.
Ferramentas como Fivetran, Airbyte ou DBT (Data Build Tool) automatizam essa etapa com baixo código e controle de versão, liberando o time de tarefas manuais repetitivas;
- Valide, teste e ajuste continuamente: nenhum data mart nasce pronto pra sempre. É essencial criar processos de validação periódica: revisar se os dados chegam limpos, se os blocos ainda respondem às perguntas reais das áreas e se novas fontes precisam ser integradas. Esse ajuste contínuo evita gargalos escondidos e mantém tudo relevante à medida que o negócio evolui.
Seguindo cada etapa, o data mart faz o que precisa: organiza blocos, garante governança, automatiza fluxo e mantém tudo alinhado com as áreas. E para essa estrutura rodar de verdade, é a escolha da plataforma e das ferramentas de BI que fecha o ciclo. É isso que vamos detalhar agora, continue acompanhando!
Plataformas e BI: onde o data mart ganha vida
Quando tudo está construído e organizado, chega o momento de colocar esses dados para rodar de verdade. E é aí que entram duas camadas fundamentais:
- a infraestrutura em nuvem, que garante armazenamento, processamento e escalabilidade;
- e as ferramentas de BI (Business Inteligence), que transformam tudo isso em dashboards, relatórios e visualizações claras, prontos para quem decide.
É essa combinação de base robusta + análise acessível que tira o data mart do backoffice técnico e coloca informação viva na mesa de quem precisa ter o dado certo, na hora certa.
A seguir, abordamos um pouco mais sobre as mesmas.
Plataformas em nuvem (Snowflake, BigQuery, Redshift, Synapse)
Hoje, dificilmente um data mart moderno se sustenta fora da nuvem. Afinal, ela é como um “terreno fértil” onde o data mart cresce sem limite físico. É ali que os blocos de dados ficam guardados, processados e prontos para rodar consultas pesadas, mesmo quando a demanda dispara.
Plataformas como Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift ou Azure Synapse Analytics são as mais escolhidas hoje porque ajudam o negócio a escalar sem investir em servidores internos. Com elas, as empresas pagam pelo uso real, ajustam o processamento conforme a demanda e integram tudo com pipelines de ETL/ELT, de forma simples.
Cada uma tem seu trunfo:
- Snowflake: é flexível em separar processamento e armazenamento, útil para quem lida com picos de consulta;
- BigQuery: trabalha sob demanda; bom pra evitar desperdício quando o uso é variável;
- Redshift e Synapse: facilitam a vida de quem já roda serviços na AWS e/ou na Microsoft.
Mais importante do que a marca, é saber qual plataforma faz sentido para o volume de dados, o fluxo de consultas e o nível de segurança que o negócio precisa hoje, e no futuro.
Ferramentas de BI (Power BI, Tableau, Looker, Metabase)
Se a nuvem é o terreno, o BI é a vitrine: é onde o dado estruturado vira insight, relatório e resposta prática na mão de quem decide.
A seguir, listamos as ferramentas mais usadas, que traduzem blocos de dados em dashboards dinâmicos e análises fáceis de explorar:
- Power BI: conhecido pela integração nativa com o ecossistema Microsoft e relatórios interativos prontos para uso;
- Tableau: forte em visualizações avançadas e painéis ricos para explorar cruzamentos de dados;
- Looker for BI: destaque para análises integradas em ambientes de dados na nuvem, com governança centralizada;
- Metabase: opção open source para criar dashboards claros, com menor custo de entrada.
Mais do que só mostrar números bonitos, um BI bem conectado ao data mart garante acesso confiável e autonomia para cada área olhar o que importa, enquanto o time de TI cuida de governança, performance e evolução da arquitetura.
Com a infraestrutura certa, o data mart abastece o BI, e o dado vira resposta prática, sem travar quem decide. É assim que cada parte soma, do armazenamento à análise, e prepara o negócio para crescer com base em informação clara. E para orquestrar tudo isso com segurança, integração e escala, a Skyone entra como uma parceira definitiva no processo, de ponta a ponta.
Skyone: governança, integração e escalabilidade para seus data marts
Ter um data mart organizado e integrado ao BI é o que garante que cada área tenha respostas claras, no tempo certo. Mas quem vive isso na prática sabe que o desafio não para na hora de estruturar: ele se mantém todos os dias, com dados que crescem, sistemas que mudam e novas fontes que surgem.
Na Skyone, ajudamos empresas a construir, manter e evoluir esse fluxo, sem criar dependências ou processos engessados. No dia a dia, isso significa automatizar a extração, transformar dados de diferentes origens, organizar tudo na nuvem com escalabilidade real, e manter a governança viva, mesmo quando o volume dispara.
Não importa qual plataforma em nuvem o time usa, nem qual ferramenta de BI. O que faz diferença para nós é garantir que tudo “se converse” do jeito certo, sem travar quem precisa de resposta. Porque a partir disso, o time de TI pode focar no que realmente move a estratégia: evoluir processos, manter a segurança e apoiar as áreas com dados prontos para virar ação. Na Skyone a infraestrutura para o Metabase já vem pronta e entregue.
Se quiser entender como tirar gargalos do caminho e deixar sua operação mais leve, nos procure! Converse com um especialista Skyone e veja, sem compromisso, como isso roda na prática, no seu cenário, do seu jeito!
Conclusão
Quando cada área tem acesso ao dado certo, as respostas chegam no ritmo que o negócio exige — com mais precisão, menos desperdício de tempo e mais segurança para agir. É isso que um data mart bem pensado oferece: uma estrutura clara, fácil de evoluir e que mantém a informação útil de ponta a ponta.
Tudo que exploramos aqui mostra que organizar dados não é só uma etapa técnica: é uma base prática para dar autonomia aos times, apoiar decisões estratégicas e abrir espaço para análise avançada, IA e inovação de verdade.
Se este conteúdo foi útil para você, continue descobrindo mais formas de destravar o potencial dos seus dados! Explore nosso blog da Skyone e encontre outros textos sobre nuvem, integração, arquitetura e tendências.
FAQ: perguntas frequentes sobre data marts
Antes de criar ou usar um data mart, é normal ter dúvidas sobre o que ele é de fato, como se diferencia de outras estruturas de dados e se vale a pena investir nessa abordagem.
A seguir, reunimos respostas diretas para as perguntas mais comuns, para ajudar você a entender melhor se essa solução faz sentido no seu contexto.
Data mart é igual a data warehouse?
Não. O data warehouse é o repositório central onde a empresa armazena grandes volumes de dados de diferentes fontes, de forma consolidada. Já o data mart é como um “recorte” especializado desse todo: um subconjunto de dados organizado para atender uma área ou tema específico (por exemplo, Vendas, Marketing ou Financeiro).
Na prática, o data warehouse guarda tudo, e o data mart separa, filtra e entrega o que cada equipe realmente precisa, sem ter que consultar todo o volume bruto.
Quem deve usar um data mart?
Empresas de todos os portes podem usar data marts. Entretanto, ele faz ainda mais sentido em organizações onde diferentes áreas precisam acessar dados específicos de forma rápida, sem depender sempre do TI para gerar relatórios.
Se a empresa tem um volume considerável de dados e quer dar mais autonomia para Vendas, Marketing, Financeiro ou Operações trabalharem com recortes claros, o data mart é uma estrutura prática para acelerar consultas, reduzir sobrecarga no data warehouse principal, e organizar melhor a governança.
É seguro guardar dados sensíveis em um data mart?
Sim, desde que a arquitetura siga boas práticas de segurança e governança de dados. Um data mart pode armazenar informações sensíveis (como dados financeiros ou métricas de vendas) desde que haja camadas de acesso bem definidas, criptografia, controles de autenticação e atualização constante de quem pode visualizar cada bloco.
Na maioria dos casos, o data mart faz parte de uma arquitetura maior (com o data warehouse como base), então ele herda as políticas de proteção e compliance da empresa. Isso garante que o dado certo chegue à área certa, sem risco de vazamento ou uso indevido.
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