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Introducción
Imagine la escena: es el lunes a las 9 a.m. El equipo de ventas necesita un de tuberías , el financiero quiere diseñar flujo de caja, el marketing quiere cruzar clientes potenciales con la conversión. Todo al mismo tiempo. Y el equipo de TI, por supuesto, se convierte en la "base de datos" de la compañía.
Si te identificas, no estás solo. El 95% de las organizaciones aún no pueden organizar y entregar datos de manera práctica para cada área , como se muestra en el de Gartner .
Al final, no se dan lo que falta, sino una estructura que no supina el acceso, divide la información por área y ofrece velocidad , sin perder el control. Ahí es donde Data Mart marca la diferencia. Es como una extensión de datos inteligente del almacén de datos : más delgada, específica, diseñada para entregar a cada área lo que necesita, sin sobrecargar el equipo de TI.
En este artículo, explicaremos por qué Data Mart es el atajo correcto para los equipos que necesitan actuar rápido, cómo funciona en la práctica y qué considerar para dar el siguiente paso. Porque, al final, ya que se retrasa dado que no sirve.
¡Buena lectura!
¿Qué es una cita mart y qué encaja?
Para muchas empresas, la dificultad no está en los datos, sino al convertir estos datos en respuestas claras a cada área del negocio.
Ahí es donde Data Mart . El término "mart" proviene del mercado , es decir, un "mercado de datos" segmentado, donde cada equipo encuentra solo lo que realmente necesitan para consumir. En la práctica, es una forma de "cortar" el exceso de información y entregar bloques listos para usar , sin desorden o desastre.
En esencia, Data Mart actúa como una extensión experta del almacén de datos . Mientras que Warehouse concentra todo en un solo lugar, Data Mart organiza bloques más pequeños y específicos, listos para ser utilizados por ventas, marketing, financiero, todo sin colas, sin reelaborar, sin sobrecargarlo. También podemos hacer la analogía con la estructura conocida como el "medallón" de bronce, plata (plata) y oro (oro), donde Data Mart es "oro".
Por lo tanto, cada área gana más autonomía para generar informes, consultar indicadores y tomar decisiones de manera más segura, sin tener que disputar el espacio con otras demandas estratégicas de la empresa.
Pero no solo hay una forma de crear una cita mart . A continuación, comprendamos cuáles son los tipos principales y cuándo tiene sentido usar cada uno.
Tipos de marts de datos
En general, los Data Marts se pueden estructurar de tres maneras principales, dependiendo del nivel de integración con la arquitectura de datos restante :
- Date Mart Dependiente : está construido a partir del almacén de datos corporativos Todos los datos provienen de una sola fuente central, asegurando la consistencia, la gobernanza y la estandarización;
- Data Mart Independent : aparece de fuentes operativas específicas, sin necesariamente pasar por el almacén de datos . Es más rápido implementarlo, pero requiere atención adicional con calidad e integración;
- Híbrido : mezcle los dos formatos. Combina datos extraídos del almacén con información de sistemas externos cuando sea necesario. Es una opción interesante para las empresas que ya tienen una base central robusta, pero necesitan flexibilidad.
Cada formato resuelve un tipo de necesidad , y comprender esta diferencia es importante para definir cómo la fecha Mart puede generar valor de manera práctica.
Con eso en mente, la pregunta ahora es: ¿Cómo Data Mart realmente puso el orden en el desastre ? Esto es lo que viene después.
Cómo un Data Mart organiza los datos
Tener todos los datos almacenados en un solo lugar no resuelve mucho si, en la práctica, el equipo todavía está atascado en los informes y cuellos de botella incompletos que lleva mucho tiempo . Aquí es donde Data Mart ingresa a la escena: no es solo una "mini base de datos", sino una estructura que corta, filtra y ofrece solo lo que cada área realmente necesita .
Data Mart se refiere a tres pilares fundamentales que definen cómo organiza la información de manera clara y ligera:
- Especialización por área de negocios : el primer pilar es la división por tema o área. Las ventas, por ejemplo, no quieren explorar los datos de la cuenta para pagar; Desea tuberías , objetivos y conversión listos para consulta. Las proyecciones de necesidades financieras, costos, flujo real. Y el marketing quiere cruzar clientes potenciales , embudos y resultados de la campaña simplemente, sin depender de hojas de cálculo interminables. Esta separación asegura que cada equipo trabaje enfocado, sin perder el tiempo recorriendo todo;
- Velocidad en la consulta de datos : con la información ya organizada, las consultas se ejecutan más a la ligera. Los datos vienen rápidamente, sin sobrecargar el equipo de TI con pedidos operativos repetidos. Es como tener varios caminos cortos en lugar de un solo camino congestionado cada vez que surge una nueva pregunta;
- Rendimiento optimizado : el último pilar es el equilibrio técnico. Data Mart funciona con bloques de información más bajos, lo que alivia el volumen procesado en el almacén de datos . Por lo tanto, los informes pesados no lo bloquean todo, incluso en las horas pico. Para el equipo técnico, esto significa menos cuello de botella y más fluidez de infraestructura.
Con esta base bien estructurada, Data Mart se sale del papel como "solo otra herramienta técnica", y se convierte en una parte real de la vida cotidiana. Después de todo, la organización es solo el comienzo: el valor aparece incluso cuando todo esto se conecta con aquellos que deciden , y eso es lo que exploramos a continuación.
Principales ventajas prácticas de usar una fecha mart
Un Data Mart no deja de organizar tablas: es lo que hace que la información fuera del cajón y llegue a aquellos que deciden con confianza.
En muchas compañías, la rutina todavía está marcada por informes contradictorios, paneles y versiones de hoja de cálculo que nadie sabe cuál es la final. No es de extrañar, el 70% de los profesionales dicen que pierden hasta un día a la semana esperando datos , según Forrester . Una cita mart acorta de esta manera, pero la ganancia va más allá.
Según McKinsey , las compañías que segmentan los datos por área tienen hasta un 42% más de posibilidades de generar información procesable , porque la separación hace que la información sea confiable en origen, sin reelaborar cada vez que un número cambia.
Con esto, hay ventajas que van más allá del técnico:
- Bi Vivo que sigue al negocio : los paneles ya no son estáticos y se rodan en tiempo real, alimentados por datos limpios, sin reelaboración manual. Esto acorta el camino entre aquellos que recopilan los datos y que necesitan presentar el resultado;
- Gobierno que funciona sin bloquear : Data Mart define quién accede a qué evita la duplicidad de la información y brinda trazabilidad. Por lo tanto, cada área comprende sus límites, el equipo de TI se centra en lo que importa y el riesgo de ruido cae;
- Base sólida para IA y análisis avanzado : la segmentación de datos de manera organizada no es solo una ganancia de rendimiento, sino que alimenta modelos predictivos sin diferencias. Con bloques confiables, la empresa prueba, ajusta y escala inteligencia artificial (IA) de manera sostenible;
- Menos escalabilidad de costos : según Boston Consulting Group (BCG) , una arquitectura segmentada puede reducir los costos de procesamiento de hasta un 30% , liberando el presupuesto para lo que realmente marca la diferencia: mejorar los productos, innovar y escalar proyectos de datos;
- Autonomía real, no discurso : cada área puede responder preguntas sin cola, crear informes, probar hipótesis y ajustar lo que sea necesario con la mayor agilidad. Por lo tanto, los datos ya no son un cuello de botella y se convierten en aportes para evolucionar el negocio.
Cuando cada parte se ajusta, Data Mart realiza los datos circulares a la ligera y la confianza en el ritmo de aquellos que necesitan decidir rápidamente.
Y es precisamente para que funcione que cada detalle cuenta, desde la captura hasta la elección de las herramientas. ¿Entendemos dónde comenzar esta implementación?
Paso a paso para construir una cita mart
Tener un Data Mart no está presionando un botón, pero tampoco tiene que convertirse en un proyecto interminable. El secreto es respetar algunos pasos esenciales , en el orden correcto, para evitar el reelaboración y garantizar que la estructura funcione desde el principio.
Esto es lo que no se puede perder:
- Mapee sus fuentes de datos : ¿Todo comienza por saber de dónde proviene la información: ERP, CRM, sistemas financieros, hojas de cálculo o API externas? ¿Qué es crítico? ¿Quién es el dueño? ¿Con qué frecuencia se actualiza cada base? Saltar este paso es dejar espacio para información duplicada, datos obsoletos y reelaborar al crear informes;
- Organice bloques temáticos y defina la gobernanza : con fuentes claras, es hora de estructurar cómo se agruparán los datos. ¿A qué bloques sirven cada área? ¿Qué son las ventas específicas, el marketing , el financiero? Aquí viene la gobernanza: ¿Quién accede, edita o valida cada conjunto?
Esta división evita que Data Mart se convierta en una hoja de cálculo desordenada y asegura que cada equipo tenga lo que necesitan sin sobrecargarlo;
- Configure el flujo ETL/ELT : tiempo para mover todo esto. extracto , transformación , carga ) o ELT ( extracto , carga , transformación entran aquí , que básicamente extraen datos de varias fuentes, transforman o estandarizan todo y llevan a Data Mart , listos para su uso.
Herramientas como Fivetran , Airbyte o Tool de compilación de datos ) automatizan este paso con un código bajo y control de versiones, liberando el equipo de tareas manuales repetitivas;
- Valuro, prueba y ajuste continuamente : ningún Data Mart nace listo para siempre. Es esencial crear procesos de validación periódicos: revise si los datos llegan limpios, si los bloques aún responden las preguntas reales de las áreas y si deben integrarse nuevas fuentes. Este ajuste continuo evita cuellos de botella ocultos y mantiene todo relevante a medida que evoluciona el negocio.
Después de cada paso, Data Mart hace lo que necesita: organiza bloques, garantiza la gobernanza, automatiza el flujo y mantiene todo alineado con las áreas. Y para esta estructura real, es la elección de la plataforma y las herramientas BI las que cierra el ciclo . Esto es lo que detallaremos ahora, ¡sigue siguiendo!
Plataformas y BI: donde Data Mart cobra vida
Cuando todo está construido y organizado, llega el momento de poner estos datos en realidad . Y ahí es donde entran dos capas fundamentales:
- infraestructura en la nube , que garantiza el almacenamiento, el procesamiento y la escalabilidad;
- Y de inteligencia Business ( BI ), que lo convierten en paneles , informes y vistas claras, listas para aquellos que deciden.
Es combinación base robusta saca el Data Mart de la oficina y pone información viva sobre la tabla de aquellos que necesitan tener el correcto en el momento adecuado.
Luego nos acercamos un poco más a ellos.
Plataformas en la nube ( copo de nieve , BigQuery , Redshift , Synapse )
Hoy, apenas una fecha moderna, Marthe es compatible fuera de la nube . Después de todo, es como un "terreno fértil" donde Data Mart crece sin límite físico. Aquí es donde los bloques de datos se almacenan, procesan y están listos para ejecutar consultas pesadas, incluso cuando la demanda dispara.
Las plataformas como Snowflake , Google BigQuery , Amazon Reshift o Azure Synapse Analytics son las más elegidas hoy en día porque ayudan al negocio a subir sin invertir en servidores internos . Con ellos, las empresas pagan por el uso real, ajustan el procesamiento de acuerdo con la demanda e integran todo con las tuberías , simplemente.
Cada uno tiene su activo:
- Copo de nieve : es flexible para separar el procesamiento y el almacenamiento, útil para aquellos que se ocupan de los picos de consulta;
- BigQuery : funciona a pedido; Bueno para evitar los desechos cuando el uso es variable;
- Redshift y Synapse : se hizo la vida de aquellos que ya administran servicios en AWS y/o Microsoft .
Más importante que la marca, es saber qué plataforma tiene sentido para el volumen de datos, el flujo de consultas y el nivel de seguridad que el negocio necesita hoy y en el futuro .
BI Tools ( Power BI , Tableau , Looker , Metabase )
Si la nube es el terreno, BI es el escaparate: aquí es donde los datos estructurados se convierten en información , informe y respuesta práctica en la mano de quienes deciden.
A continuación, enumeramos las herramientas más utilizadas, que traducen bloques de datos en paneles y análisis fáciles de explorar:
- Power BI : conocido por la integración nativa con el de Microsoft y los informes interactivos listos para usar;
- Tableau : fuerte en vistas avanzadas y paneles ricos para explorar cruces de datos;
- LOAKE FOR BI : Destacado para el análisis integrado en entornos de datos en la nube, con gobernanza centralizada;
- Metabase : de código abierto para crear paneles de , con un costo de entrada más bajo.
Más que solo mostrar números hermosos, un BI bien conectado a Data Mart garantiza un acceso confiable y autonomía para que cada área analice lo que importa, mientras que el equipo de TI se encarga de la gobernanza, el rendimiento y la evolución de la arquitectura.
Con la infraestructura correcta, Data Mart suministra BI, y los datos se convierten en una respuesta práctica, sin detener quién decide. Así es como se agrega cada parte , desde el almacenamiento hasta el análisis, y prepara que el negocio crezca en función de información clara. Y para orquestar todo esto con seguridad, integración y escala, SkyOne entra como un socio definitivo en el proceso, de extremo a extremo.
SkyOne: gobernanza, integración y escalabilidad para sus marts de datos
Tener un Data Mart a BI es lo que garantiza que cada área tenga respuestas claras en el momento adecuado. Pero aquellos que viven esto en la práctica saben que el desafío no se detiene en la estructuración : permanece todos los días, con datos crecientes, cambios que cambian y nuevas fuentes que surgen.
En SkyOne , ayudamos a las empresas a construir, mantener y evolucionar este flujo sin crear locales o procesos enlucidos . En la vida cotidiana, esto significa automatizar la extracción, convertir datos de diferentes orígenes, organizar todo en la nube con escalabilidad real y mantener viva la gobernanza, incluso cuando el volumen dispara.
No importa qué plataforma en la nube use el equipo o qué herramienta BI. Lo que nos diferencia para nosotros es asegurarse de que todo "habla" de la manera correcta , sin detener a quienes necesitan una respuesta. Porque a partir de esto, el equipo de TI puede centrarse en lo que realmente mueve la estrategia : evolucionar procesos, mantener la seguridad y el apoyo a las áreas con datos listos para convertirse en acción. En SkyOne, la infraestructura para Metabase ya está lista y entregada.
Si desea entender cómo sacar los cuellos de botella fuera del camino y hacer que su operación sea más ligera, ¡busque! ¡Hable con un experto en SkyOne y vea, sin compromiso, cómo se ejecuta en la práctica, en su escenario, a su manera!
Conclusión
Cuando cada área tiene acceso a los datos correctos, las respuestas llegan al ritmo que requiere el negocio, con mayor precisión, menos pérdida de tiempo y más seguridad para actuar . Esto es lo que ofrece un Data Mart : una estructura clara, fácil de evolucionar y eso mantiene la información útil de punta a extremo.
Todo lo que exploramos aquí muestra que organizar datos no es solo un paso técnico : es una base práctica para dar autonomía del equipo, apoyar las decisiones estratégicas y dejar espacio para el análisis avanzado, la IA y la innovación de la verdad .
Si este contenido fue útil para usted, ¡siga encontrando más formas de desbloquear el potencial de sus datos! Explore nuestro blog SkyOne y encuentre otros textos sobre la nube, la integración, la arquitectura y las tendencias.
Preguntas frecuentes: Preguntas frecuentes sobre Data Marts
Antes de crear o usar un Data Mart, es normal tener dudas sobre qué es, cómo diferir de otras estructuras de datos y si vale la pena invertir en este enfoque.
A continuación, reunimos respuestas directas a las preguntas más comunes para ayudarlo a comprender mejor si esta solución tiene sentido en su contexto.
¿Data Mart es igual hasta la fecha en el almacén ?
No. Data Warehouse es el repositorio central donde la compañía almacena grandes datos de diferentes fuentes, de manera consolidada. Data Mart es como un "recorte" especializado de este todo: un subconjunto de datos organizado para cumplir con un área o tema específico (por ejemplo, ventas, marketing o financiero).
En la práctica, Data Warehouse mantiene todo, y Data Mart separa, filtra y ofrece lo que cada equipo realmente necesita, sin tener que consultar todo el volumen bruto.
¿Quién debería usar una cita mart ?
Las empresas de todos los tamaños pueden usar Data Marts . Sin embargo, tiene aún más sentido en las organizaciones donde diferentes áreas necesitan acceder a datos específicos rápidamente, siempre dependiendo de ellos para generar informes.
Si la compañía tiene un volumen considerable de datos y desea brindar más autonomía para las ventas, marketing, operaciones financieras u operaciones para trabajar con recortes claros, Data Mart es una estructura práctica para acelerar las consultas, reducir la sobrecarga en el almacén de datos y organizar mejor la gobernanza.
¿Es seguro almacenar datos confidenciales en una fecha en mart ?
Sí, mientras la arquitectura siga buenas prácticas de seguridad y gobernanza de datos. Una fecha Mart puede almacenar información confidencial (como datos financieros o métricas de ventas) siempre que haya capas de acceso bien definidas, cifrado, controles de autenticación y actualización constante de aquellos que pueden ver cada bloque.
En la mayoría de los casos, Data Mart es parte de una arquitectura más grande (con el almacén de datos las políticas de cumplimiento . Esto asegura que los datos correctos lleguen al área correcta, sin riesgo de fuga o mal uso.
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