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Introducción
Imagine la escena: es lunes, 9 a. m. El equipo de Ventas necesita un del pipeline , Finanzas quiere proyectar el flujo de caja, Marketing quiere comparar los leads con las conversiones. Todo al mismo tiempo. Y el equipo de TI, por supuesto, se convierte en el "contador de datos" de la empresa.
Si te identificas con esto, no estás solo. El 95% de las organizaciones todavía tienen dificultades para organizar y entregar datos de manera efectiva a cada departamento , informe de Gartner .
En definitiva, lo que falta no son datos, sino una estructura que simplifique el acceso, divida la información por área y ofrezca velocidad sin perder el control. Ahí es donde el data mart marca la diferencia. Es como una extensión inteligente del almacén de datos : más ágil, más específico, diseñado para proporcionar a cada área lo que necesita, sin sobrecargar al equipo de TI.
En este artículo, explicaremos por qué los data marts son la solución ideal para equipos que necesitan actuar con rapidez, cómo funcionan en la práctica y qué considerar antes de dar el siguiente paso. Porque, en definitiva, los datos retrasados son datos inútiles.
¡Disfruta tu lectura!
¿Qué es un data mart y para qué se utiliza?
Para muchas empresas, la dificultad no radica en tener datos, sino en transformar esos datos en respuestas claras para cada área del negocio.
Aquí es donde entra en juego el almacén de datos . El término "mart" proviene del inglés " market ", que significa un mercado de datos segmentado donde cada equipo encuentra solo lo que realmente necesita consumir. En la práctica, es una forma de segmentar el exceso de información y entregar bloques listos para usar , sin desorden ni desperdicio.
En esencia, un data mart funciona como una extensión especializada de un almacén de datos . Mientras que el almacén concentra todo en un solo lugar, el data mart organiza bloques más pequeños y específicos, listos para ser utilizados por los equipos de Ventas, Marketing y Finanzas, sin colas, retrabajo ni sobrecarga de TI. También podemos establecer una analogía con la estructura conocida como el "medallón" de Bronce, Plata y Oro, donde el data mart es el "Oro".
De esta forma, cada área obtiene mayor autonomía para generar informes, consultar indicadores y tomar decisiones con mayor seguridad, sin tener que competir por espacio con otras demandas estratégicas de la empresa.
Pero no existe una única manera de crear un data mart . A continuación, comprenderemos los tipos principales y cuándo conviene usar cada uno.
Tipos de almacenes de datos
En general, los data marts se pueden estructurar de tres formas principales, dependiendo de su nivel de integración con el resto de la arquitectura de datos :
- Data mart dependiente : Se construye a partir del almacén de datos . Todos los datos provienen de una única fuente central, lo que garantiza la consistencia, la gobernanza y la estandarización.
- Data mart independiente : surge de fuentes operativas específicas, sin pasar necesariamente por el almacén de datos . Es más rápido de implementar, pero requiere mayor atención a la calidad y la integración.
- Híbrido : combina ambos formatos. Combina datos extraídos del almacén de datos con información de sistemas externos, cuando es necesario. Es una opción interesante para empresas que ya cuentan con una base de datos central robusta, pero necesitan flexibilidad.
Cada formato aborda una necesidad específica y comprender esta diferencia es importante para definir cómo un almacén de datos puede generar valor de manera práctica.
Con esto en mente, la pregunta ahora es: ¿cómo logra el almacén de datos poner orden en este caos ? Eso es lo que viene a continuación.
Cómo un almacén de datos organiza los datos.
Tener todos los datos almacenados en un solo lugar no soluciona gran cosa si, en la práctica, el equipo sigue atascado con búsquedas que consumen mucho tiempo, informes incompletos y cuellos de botella de TI . Aquí es donde entra en juego el data mart : no es solo una "minibase de datos", sino una estructura que corta, filtra y entrega solo lo que cada área realmente necesita .
El data mart se apoya en tres pilares fundamentales que definen cómo organiza la información de forma clara y sencilla:
- Especialización por área de negocio : el primer pilar es la división por tema o área. Ventas, por ejemplo, no quiere navegar entre datos de cuentas por pagar; quiere que los pipelines , los objetivos y las conversiones estén fácilmente disponibles para consulta. Finanzas necesita proyecciones, costos y flujo de caja real. Y Marketing busca cruzar leads , embudos de ventas y resultados de campañas de forma sencilla, sin depender de interminables hojas de cálculo. Esta separación garantiza que cada equipo trabaje concentrado, sin perder tiempo buscando en todo.
- Rapidez en la recuperación de datos : con la información ya organizada, las consultas se ejecutan con mayor fluidez. Los datos llegan rápidamente, sin sobrecargar al equipo de TI con solicitudes operativas repetidas. Es como tener varios atajos, en lugar de un solo camino congestionado cada vez que surge una nueva pregunta.
- Rendimiento optimizado : el último pilar es el equilibrio técnico. El data mart trabaja con bloques de información más pequeños, lo que reduce el volumen procesado en el almacén de datos . De esta forma, los informes pesados no provocan una paralización total, ni siquiera en horas punta. Para el equipo técnico, esto se traduce en menos cuellos de botella y mayor fluidez en la infraestructura.
Con esta base bien estructurada, el data mart deja de ser una simple herramienta técnica y se convierte en una parte esencial de la vida cotidiana. Al fin y al cabo, la organización es solo el principio: el verdadero valor surge cuando todo esto conecta con los responsables de la toma de decisiones , y eso es lo que exploraremos a continuación.
Principales ventajas prácticas de utilizar un almacén de datos
Un data mart no se limita a organizar tablas: es lo que hace que la información salga del cajón y llegue con confianza a los tomadores de decisiones.
En muchas empresas, la rutina diaria aún se caracteriza por informes contradictorios, paneles de control y versiones de hojas de cálculo donde nadie sabe cuál es la versión final. según Forrester , el 70 % de los profesionales afirme perder hasta un día a la semana esperando datos . Un data mart acorta este camino, pero las ganancias van más allá.
Según McKinsey , las empresas que segmentan los datos por área tienen hasta un 42% más de probabilidades de generar información útil , porque la separación hace que la información sea confiable en la fuente, sin necesidad de volver a trabajar cada vez que cambia un número.
Esto conlleva ventajas que van más allá de los aspectos técnicos:
- BI en vivo que se adapta al ritmo del negocio : los paneles dejan de ser estáticos y se ejecutan en tiempo real, alimentados por datos limpios, sin necesidad de retrabajo manual. Esto acorta la distancia entre quienes recopilan los datos y quienes deben presentar los resultados.
- Gobernanza que funciona sin obstáculos : el data mart define quién accede a qué, evita la duplicación de información y proporciona trazabilidad. De esta manera, cada área comprende sus límites, el equipo de TI se centra en lo importante y se reduce el riesgo de malentendidos.
- Una base sólida para la IA y la analítica avanzada : segmentar los datos de forma organizada no solo mejora el rendimiento, sino que también alimenta modelos predictivos sin discrepancias. Con componentes básicos fiables, la empresa prueba, ajusta y escala la inteligencia artificial (IA) de forma sostenible.
- Escalabilidad a menor costo : según Boston Consulting Group (BCG) , una arquitectura segmentada puede reducir los costos de procesamiento hasta en un 30% , liberando presupuesto para lo que realmente hace la diferencia: mejorar productos, innovar, escalar proyectos de datos;
- Autónomos reales, no solo palabras : cada área puede responder preguntas sin hacer cola, crear informes, probar hipótesis y realizar los ajustes necesarios con mayor rapidez. De esta manera, los datos dejan de ser un cuello de botella y se convierten en un insumo para el desarrollo del negocio.
Cuando cada pieza encaja, el data mart hace que los datos circulen de forma fluida y confiable , al ritmo requerido por quienes necesitan tomar decisiones rápidas.
Y es precisamente para que esto funcione que cada detalle cuenta, desde el proceso de captura hasta la elección de las herramientas. ¿Por dónde empezar esta implementación?
Guía paso a paso para crear un almacén de datos
Tener un almacén de datos no se trata de pulsar un botón, pero tampoco tiene por qué convertirse en un proyecto interminable. El secreto está en respetar algunos pasos esenciales , en el orden correcto, para evitar repeticiones y garantizar que la estructura funcione desde el principio.
Esto es lo que no te puedes perder:
- Mapee sus fuentes de datos : todo empieza por saber de dónde proviene la información: ¿ERP, CRM, sistemas financieros, hojas de cálculo o API externas? ¿Qué es crítico? ¿Quién lo gestiona? ¿Con qué frecuencia se actualiza cada base de datos? Omitir este paso puede generar información duplicada, datos obsoletos y rehacer el trabajo al crear informes.
- Organizar bloques temáticos y definir la gobernanza : Con las fuentes claras, es momento de estructurar cómo se agruparán los datos. ¿Qué bloques sirven a cada área? ¿Qué es específico de Ventas, Marketing y Finanzas? Aquí es donde entra en juego la gobernanza: ¿quién accede, edita o valida cada conjunto?
Esta división evita que el almacén de datos se convierta en una hoja de cálculo desordenada y garantiza que cada equipo tenga lo que necesita sin sobrecargar al departamento de TI.
- Configurar el flujo de trabajo ETL/ELT : es hora de ponerlo todo en marcha. Aquí es donde entran en juego los procesos Extraer , Transformar , Cargar ) o ELT ( Extraer , Cargar , Transformar data mart , listos para usar.
Herramientas como Fivetran , Airbyte o DBT ( Data Build Tool ) automatizan este paso con low-code y control de versiones, liberando al equipo de tareas manuales repetitivas.
- Validar, probar y ajustar continuamente : ningún data mart es realmente perfecto. Es esencial crear procesos de validación periódicos: revisar si los datos llegan limpios, si los bloques aún responden a las preguntas reales de los departamentos y si es necesario integrar nuevas fuentes. Este ajuste continuo evita cuellos de botella ocultos y mantiene la relevancia de todo a medida que el negocio evoluciona.
Tras cada paso, el data mart hace lo necesario: organiza bloques, garantiza la gobernanza, automatiza el flujo de trabajo y mantiene todo alineado con las diferentes áreas. Para que esta estructura funcione correctamente, la elección de la plataforma y las herramientas de BI completa el ciclo . Eso es lo que detallaremos a continuación, ¡así que siga leyendo!
Plataformas y BI: donde el data mart cobra vida.
Una vez que todo está construido y organizado, llega el momento de poner esos datos en práctica . Y ahí es donde entran en juego dos capas fundamentales:
- Infraestructura en la nube , que garantiza el almacenamiento, el procesamiento y la escalabilidad;
- Y las BI ( Business Intelligence ), que transforman todo esto en cuadros de mando , informes y visualizaciones claros, listos para los tomadores de decisiones.
Es esta combinación de una base de datos robusta y un análisis accesible lo que saca el almacén de datos de la oficina administrativa y pone información en vivo sobre la mesa para aquellos que necesitan los datos correctos en el momento correcto.
A continuación, discutiremos estos temas con más detalle.
Plataformas en la nube ( Snowflake , BigQuery , Redshift , Synapse )
Hoy en día, es difícil que un data mart sobreviva fuera de la nube . Al fin y al cabo, es como un terreno fértil donde el data mart crece sin límites físicos. Es donde los bloques de datos se almacenan, procesan y preparan para ejecutar consultas pesadas, incluso cuando la demanda se dispara.
Plataformas como Snowflake , Google BigQuery , Amazon Redshift o Azure Synapse Analytics son las opciones más populares hoy en día porque ayudan a las empresas a escalar sin invertir en servidores internos . Con ellas, las empresas pagan por el uso real, ajustan el procesamiento según la demanda e integran todo con pipelines ETL/ELT
Cada uno tiene su carta del triunfo:
- Copo de nieve : es flexible a la hora de separar el procesamiento y el almacenamiento, lo que resulta útil para quienes se enfrentan a picos de consultas;
- BigQuery : funciona a pedido; es bueno para evitar desperdicios cuando el uso es variable;
- Redshift y Synapse : facilitan la vida a quienes ya ejecutan 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 .
Herramientas de BI ( Power BI , Tableau , Looker , Metabase )
Si la nube es el terreno, BI es el escaparate: es donde los datos estructurados se convierten en información , informes y respuestas prácticas en manos de los tomadores de decisiones.
A continuación, enumeramos las herramientas más utilizadas que traducen bloques de datos en paneles y análisis fáciles de explorar:
- Power BI ecosistema de Microsoft y sus informes interactivos listos para usar;
- Tableau : potente en visualizaciones avanzadas y paneles completos para explorar intersecciones de datos;
- Looker para BI : destaca el análisis integrado en entornos de datos basados en la nube, con gobernanza centralizada;
- Metabase : una de código abierto para crear paneles de control con un coste inicial menor.
Más que simplemente mostrar cifras atractivas, un sistema de BI bien conectado al data mart garantiza un acceso confiable y autonomía para que cada área se concentre en lo importante, mientras que el equipo de TI se encarga de la gobernanza, el rendimiento y la evolución de la arquitectura.
Con la infraestructura adecuada, el data mart alimenta el BI y los datos se convierten en respuestas prácticas, sin obstaculizar a los responsables de la toma de decisiones. Así es como cada componente se integra , desde el almacenamiento hasta el análisis, y prepara al negocio para crecer con información clara. Y para orquestar todo esto con seguridad, integración y escalabilidad, Skyone se convierte en un socio clave en el proceso integral.
Skyone: gobernanza, integración y escalabilidad para sus data marts.
Contar con un almacén de datos e integrado con BI garantiza que cada área tenga respuestas claras en el momento oportuno. Pero quienes lo experimentan en la práctica saben que el desafío no termina con su estructuración : continúa día a día, con datos crecientes, sistemas cambiantes y nuevas fuentes emergentes.
En Skyone , ayudamos a las empresas a construir, mantener y desarrollar este flujo sin crear dependencias ni procesos rígidos . En las operaciones diarias, esto implica automatizar la extracción, transformar datos de diferentes fuentes, organizar todo en la nube con escalabilidad real y mantener la gobernanza activa, incluso cuando el volumen se dispara.
No importa qué plataforma en la nube use su equipo ni qué herramienta de inteligencia empresarial (BI). Para nosotros, lo que marca la diferencia es garantizar que todo se comunique correctamente , sin obstaculizar a quienes necesitan respuestas. A partir de ahí, el equipo de TI puede centrarse en lo que realmente impulsa la estrategia : la evolución de los procesos, el mantenimiento de la seguridad y el soporte a las áreas con datos listos para implementar. En Skyone, la infraestructura para Metabase se entrega lista y lista.
Si quiere saber cómo eliminar cuellos de botella y optimizar sus operaciones, ¡contáctenos! Hable con un especialista de Skyone y descubra, sin compromiso, cómo funciona esto en la práctica, en su caso, a su manera.
Conclusión
Cuando cada área tiene acceso a los datos correctos, las respuestas llegan al ritmo que exige la empresa: con mayor precisión, menos pérdida de tiempo y mayor confianza para actuar . Eso es lo que ofrece un data mart : una estructura clara, fácil de desarrollar y que mantiene la información útil disponible de principio a fin.
Todo lo que hemos explorado aquí demuestra que organizar los datos no es solo un paso técnico : es una base práctica para empoderar a los equipos, respaldar decisiones estratégicas y abrir espacio para la analítica avanzada, la IA y la verdadera innovación .
Si este contenido te resultó útil, ¡sigue descubriendo más maneras de liberar el potencial de tus datos! Explora nuestro blog de Skyone y encuentra otros artículos sobre computación en la nube, integración, arquitectura y tendencias.
FAQ: Preguntas frecuentes sobre los data marts
Antes de crear o usar un data mart, es normal tener preguntas sobre qué es realmente, en qué se diferencia de otras estructuras de datos y si vale la pena invertir en este enfoque.
A continuación, hemos recopilado respuestas directas a las preguntas más frecuentes para ayudarle a comprender mejor si esta solución es adecuada en su contexto.
un data mart lo mismo que un almacén de datos ?
No. Un almacén de datos es el repositorio central donde una empresa almacena grandes volúmenes de datos de diferentes fuentes de forma consolidada. Un data mart, , es como una "sección" especializada de ese todo: un subconjunto de datos organizado para atender un área o tema específico (por ejemplo, Ventas, Marketing o Finanzas).
En la práctica, el almacén de datos almacena todo, y el data mart separa, filtra y entrega lo que cada equipo realmente necesita, sin tener que consultar todo el volumen sin procesar.
¿Quién debería utilizar un almacén de datos ?
Empresas de todos los tamaños pueden usar data marts . Sin embargo, cobra aún más sentido en organizaciones donde diferentes áreas necesitan acceder a datos específicos rápidamente, sin depender siempre del departamento de TI para generar informes.
Si la empresa cuenta con un volumen considerable de datos y desea otorgar mayor autonomía a Ventas, Marketing, Finanzas u Operaciones para trabajar con desgloses claros, el data mart es una estructura práctica para agilizar las consultas, reducir la sobrecarga del almacén de datos y organizar mejor la gobernanza.
¿Es seguro almacenar datos confidenciales en un almacén de datos ?
Sí, siempre que la arquitectura siga buenas prácticas de seguridad y gobernanza de datos. Un data mart puede almacenar información confidencial (como datos financieros o métricas de ventas) siempre que cuente con capas de acceso bien definidas, cifrado, controles de autenticación y una actualización constante de quién puede ver cada bloque.
En la mayoría de los casos, el data mart forma parte de una arquitectura más amplia (basada en el almacén de datos
por lo que las políticas cumplimiento . Esto garantiza que los datos correctos lleguen al área correcta, sin riesgo de fugas ni uso indebido.
