Colegio

Universidad Mariano Gálvez
Ingeniería en Sistemas
VIII ciclo “A”
Diseño de Base de Datos
Ing. Alfredo Ochoa



























Mélvin Gustavo Cali Cux 1990-06-17300
Fredy Roberto Alburez Roca 1990-06-17226
Data Marts

Por lo general, los data warehouses están hechos para proporcionar una fuente de datos única para todas lasactividades de apoyo para la toma de decisiones. Sin embargo, cuando los data warehouses se hicieron populares (a principio de los años noventa) pronto fue evidente que los usuarios a menudo realizaban amplias operaciones de informes y análisis de datos sobre un subconjunto relativamente pequeño de todo el data warehouse.

Asimismo, era muy probable que los usuarios repitieran las mismas operacionessobre el mismo subconjunto de datos cada vez que era actualizado. Además, algunas de esas actividades —por ejemplo, análisis de pronósticos, simulación, modelado de datos de negocios del tipo "qué pasaría si..."— involucraban la creación de nuevos esquemas y datos con actualizaciones posteriores a esos nuevos datos.

De manera obvia, la ejecución repetida de tales operaciones sobre el mismosubconjunto de todo el almacén no era muy eficiente; por lo tanto, pareció obviamente una buena idea construir algún tipo de "almacén" limitado de propósito general que estuviera hecho a la medida de ese propósito. Además, en algunos casos sería posible extraer y preparar los datos requeridos directamente a partir de las fuentes locales, lo que proporcionaba un acceso más rápido a los datos que situvieran que ser sincronizados con los demás datos cargados en todo el data warehouse. Dichas consideraciones condujeron al concepto de data marts.

Según la escuela Inmon de data warehouse, entre las perdidas inherentes al uso de data marts están la escalabilidad limitada, la duplicación de datos, la inconsistencia de los datos con respecto a otros almacenes de información y la incapacidad paraaprovechar las fuentes de datos de la empresa. Así y todo, estas herramientas son de gran importancia.

Un Data mart es una versión especial de almacén de datos (data warehouse). Son subconjuntos de datos con el propósito de ayudar a que un área específica dentro del negocio pueda tomar mejores decisiones. Los datos existentes en este contexto pueden ser agrupados, explorados y propagados de múltiplesformas para que diversos grupos de usuarios realicen la explotación de los mismos de la forma más conveniente según sus necesidades. El Data mart es un sistema orientado a la consulta, en el que se producen procesos batch de carga de datos (altas) con una frecuencia baja y conocida. Es consultado mediante herramientas OLAP (On line Analytical Processing - Procesamiento Analítico en Línea) queofrecen una visión multidimensional de la información. Sobre estas bases de datos se pueden construir EIS (Executive Information Systems, Sistemas de Información para Directivos) y DSS (Decision Support Systems, Sistemas de Ayuda a la toma de Decisiones).

Conceptos erróneos de los Data Marts

Hay alguna controversia sobre la definición precisa del término data mart. Para los propósitos de basede datos podemos definirlo como "un almacén de datos especializado, orientado aún tema, integrado, volátil y variante en el tiempo para apoyar un subconjunto específico de decisiones de administración". Como puede ver, la principal diferencia entre un data mart y un data warehouse es que el data mart es especializado y volátil. Por especializado queremos decir que contiene datos para dar apoyo(solamente) a un área específica de análisis de negocios; por volátil queremos decir que los usuarios pueden actualizar los datos e incluso, posiblemente, crear nuevos datos (es decir, nuevas tablas) para algún propósito.

Es inevitable la comparación con los data warehouse y al final se acaba diciendo (o entendiendo) que son como estos, pero en pequeño, y en cierto modo esto es así, pero esta...