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Data Mart vs. Data Warehouse: uma comparação detalhada

Entenda a diferença entre data warehouses e seu subconjunto mais especializado, os data marts.
Actualizado 16 de jan. de 2025  · 13 min de leitura

As empresas dependem de repositórios de dados bem organizados para dar suporte à análise, gerar insights e permitir uma melhor tomada de decisões. No entanto, selecionar a solução certa de armazenamento de dados pode ser um desafio.

Duas opções populares são os data warehouses e os data marts, cada um servindo a propósitos distintos.

Neste artigo, discutiremos suas diferenças, recursos exclusivos, casos de uso e os fatores que você deve considerar ao escolher entre eles.

Data Mart x Data Mart. Armazém de dados: Resposta curta

Um data mart é um subconjunto de um data warehouse, focado em uma função ou departamento comercial específico, enquanto um data warehouse é um repositório centralizado projetado para armazenar e integrar dados de toda a organização para análise e geração de relatórios.

Se você quiser saber mais, continue lendo!

O que é um Data Warehouse?

Um data warehouse é um repositório centralizado que agrega dados de várias fontes, fornecendo uma fonte única e integrada de verdade para análise de dados em larga escala. 

Projetados para lidar com grandes volumes de dados estruturados, os data warehouses são criados para dar suporte a análises de toda a empresa, relatórios complexos e business intelligence. Os recursos essenciais de um data warehouse incluem:

  • Armazenamento de dados integrado: Os dados de várias fontes são limpos e transformados para garantir a consistência em toda a organização.
  • Armazenamento não volátil: Os dados permanecem inalterados depois de armazenados, permitindo uma análise histórica confiável.
  • Suporte para dados históricos: Os data warehouses geralmente armazenam dados de anos, permitindo a análise de tendências e percepções de longo prazo.

Casos de uso típicos

Os data warehouses são comumente usados para análises de negócios abrangentes, relatórios entre departamentos e percepções de toda a organização. Eles apoiam decisões que abrangem vários departamentos, como finanças, RH e vendas, oferecendo uma perspectiva ampla dos dados da empresa.

Para saber mais, recomendo que você faça o excelentecurso Data Warehousing Concepts (Conceitos de armazenamento de dados ).

O que é um Data Mart?

Um data mart é um repositório menor, específico de um departamento, que se concentra em uma única função de negócios, como vendas ou finanças. 

Como um subconjunto de um data warehouse, um data mart é simplificado para consultas mais rápidas e uma configuração mais simples, atendendo às necessidades especializadas de uma determinada equipe ou função. Dessa forma, alguns recursos de um data mart são:

  • Escopo limitado: Os data marts contêm apenas dados relevantes para um departamento ou unidade de negócios específica.
  • Consultas mais rápidas: Como eles armazenam um conjunto de dados mais restrito, os data marts permitem acesso mais rápido a conjuntos de dados específicos.
  • Configuração mais simples: Em comparação com os data warehouses, os data marts costumam ser mais fáceis e menos dispendiosos de configurar.

Casos de uso típicos

Os data marts são ideais para relatórios focados em departamentos, recuperação mais rápida de dados e análises direcionadas, permitindo que as equipes trabalhem com os dados mais relevantes para suas funções, sem passar por informações estranhas. Eles são um ótimo exemplo de projeto de banco de dados mental do fundoque ajuda na eficiência operacional.

Data Mart x Data Mart. Armazém de dados: Principais diferenças

Portanto, observamos que os data marts são, na verdade, apenas um subconjunto de dados de data warehouses. Mas há algumas nuances. Vamos nos certificar de que você entenda claramente as principais diferenças entre os dois.

Escopo e escala

Em geral, os data warehouses são de tamanho empresarial ou multidepartamental. Eles abrangem uma ampla variedade de conjuntos de dados e tendem a ser bastante grandes. Os data marts concentram-se nas necessidades departamentais, fornecendo dados para funções comerciais específicas; isso permite que eles sejam menores e mais enxutos.

Fontes de dados

Um data warehouse integra dados de várias fontes, incluindo fontes externas, como fornecedores, e fontes internas, como vendas e RH. O objetivo é criar um repositório conveniente dos dados da empresa. 

Dependendo de sua finalidade, os data marts podem extrair dados do warehouse ou diretamente dos sistemas operacionais. Eles se concentrarão em redistribuir os dados existentes em vez de coletar novos dados.

Complexidade e manutenção

Devido ao seu tamanho, os data warehouses exigem configuração, integração e manutenção cuidadosaspara garantir a qualidade e o desempenho dos dados. Grande parte da arquitetura de dados é complexa e requer manutenção consistente. Com seu foco mais restrito, os data marts são mais simples de configurar e manter.

Custo e recursos

A criação e a manutenção de um data warehouse podem ser caras devido aos requisitos de infraestrutura, armazenamento e capacidade de processamento. Novamente, como eles contêm todos os dados da empresa, eles terão a maior parte dos custos de armazenamento, das necessidades computacionais e dos custos de ETL. 

Em geral, os data marts são mais econômicos, exigindo menos infraestrutura e custos de manutenção mais baixos, pois são extraídos de depósitos.

Velocidade de acesso e desempenho de consulta

Devido ao seu escopo focado, os data marts oferecem tempos de consulta mais rápidos para conjuntos de dados específicos, enquanto os data warehouses, devido ao seu vasto volume de dados, podem apresentar tempos de consulta mais lentos para dados direcionados.

Data Mart x Data Mart. Armazém de dados: Um resumo

Aqui está uma tabela que resume as diferenças entre data marts e data warehouses:

Recurso

Data Mart

Armazém de dados

Escopo

Focado em um único departamento ou função de negócios

Em toda a organização, abrangendo vários departamentos e funções

Tamanho

Conjuntos de dados menores e limitados

Em grande escala, abrangendo vastos conjuntos de dados

Fontes de dados

Extrai de um subconjunto de dados, geralmente de um data warehouse ou de sistemas operacionais

Consolida dados de várias fontes em um único repositório

Complexidade

Simples de configurar e manter

Configuração e manutenção complexas

Tempo de implementação

Rápido (semanas a meses)

Mais longo (meses a anos)

Custo

Custos mais baixos devido à menor escala

Custos mais altos devido à infraestrutura e às necessidades de energia de processamento

Desempenho da consulta

Mais rápido para conjuntos de dados específicos

Mais lento para consultas específicas devido ao maior volume de dados

Caso de uso

Relatórios e análises específicos do departamento

Análises em toda a empresa, relatórios entre departamentos, análises históricas

Integração de dados

Integração limitada, podendo resultar em silos

Integração abrangente que garante uma única fonte de verdade

Melhor para

Equipes que precisam de insights rápidos e direcionados

Organizações que precisam de análises holísticas e em grande escala

Tipos de data marts e data warehouses

Há diferentes tipos de data marts e data warehouses. Embora a funcionalidade seja a mesma, as diferenças estão na fonte e no local dos dados e na infraestrutura específica.

Tipos de data marts

  • Data marts dependentes: Extraia dados de um data warehouse central, garantindo a consistência entre os departamentos.
  • Data marts independentes: Obtido diretamente de sistemas operacionais, ignorando um data warehouse central e resultando potencialmente em conjuntos de dados exclusivos.

Tipos de data warehouses

  • Data warehouses corporativos (EDW): Repositórios centralizados para análises em toda a empresa.
  • Armazéns de dados na nuvem: Hospedado na nuvem, oferecendo flexibilidade, escalabilidade e custos de manutenção reduzidos.
  • Armazenamentos de dados operacionais (ODS): Usado principalmente para processamento de dados transacionais em tempo real, não tão extenso quanto os data warehouses tradicionais.

Vantagens e desvantagens dos Data Marts

Os data marts têm vantagens e desvantagens que determinarão se você precisa ou não implementá-los.

Vantagens dos data marts

  • Implementação e configuração mais rápidas.
  • Recuperação rápida de dados para conjuntos de dados específicos.
  • Dados simplificados e direcionados para usuários ou departamentos específicos.

Desvantagens dos data marts

  • Risco de silos de dados, o que pode impedir percepções entre departamentos.
  • Escopo limitado, sem uma perspectiva completa de toda a organização.
  • Possíveis inconsistências se os data marts não estiverem sincronizados com um data warehouse central.

Vantagens e desvantagens dos data warehouses

Os data warehouses também têm vantagens e desvantagens exclusivas.

Vantagens dos data warehouses

  • Forneça uma única fonte de verdade em toda a organização.
  • Armazenamento abrangente de dados históricos para análises robustas.
  • Ideal para integração de dados em toda a organização e análises complexas.

Desvantagens dos data warehouses

  • Altos custos de instalação e manutenção.
  • Configuração e administração complexas que exigem engenheiros especializados.
  • Devido ao volume de dados, pode haver tempos de consulta mais lentos para necessidades departamentais específicas.

Escolhendo entre um Data Mart e um Data Warehouse

A escolha entre um data mart e um data warehouse depende do tamanho da organização, do orçamento, das necessidades de dados e dos casos de uso específicos. Como já trabalhei com ambos, aqui está um guia rápido:

Quando usar um data mart

Os data marts são ideais quando os departamentos precisam de acesso rápido e específico aos dados e quando as restrições orçamentárias limitam a viabilidade de um data warehouse completo. Eles também são adequados para equipes menores focadas em funções específicas, como vendas ou marketing. Eles são ótimos para relatórios com escopo e uso limitados.

Quando usar um data warehouse

Os data warehouses são a melhor opção para grandes organizações que precisam de uma visão unificada dos dados em toda a organização. Eles também são adequados quando é necessária uma análise de dados bem integrada e entre departamentos. Todos os dados estão disponíveis para cientistas e analistas de dados, o que pode facilitar a análise.

Conclusão

Em resumo, embora os data marts e os warehouses ofereçam soluções valiosas de armazenamento de dados, eles têm finalidades diferentes. 

Os data warehouses oferecem um repositório de dados centralizado e abrangente para análises em toda a empresa, enquanto os data marts se concentram em necessidades departamentais específicas. A escolha da opção correta envolve a avaliação do escopo, do custo e das necessidades de desempenho da consulta. 

Para obter mais informações, recomendo que você confira os seguintes cursos no DataCamp e continue explorando as melhores práticas de dados para sua organização:

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Perguntas frequentes

Você pode ter um data mart sem um data warehouse?

Sim, existem data marts independentes que extraem dados diretamente dos sistemas operacionais. No entanto, eles são, em geral, subconjuntos de data warehouses.

O que é mais econômico: um data mart ou um data warehouse?

Os data marts geralmente são mais econômicos devido ao seu escopo mais restrito e às necessidades reduzidas de armazenamento e manutenção.

É possível ter vários data marts conectados a um data warehouse?

Sim, muitas organizações configuram vários data marts, cada um adaptado a diferentes departamentos ou funções, todos conectados a um data warehouse central. Essa estrutura ajuda a garantir a consistência entre os departamentos e, ao mesmo tempo, fornece acesso direcionado aos dados.

Como posso saber se minha organização precisa de um data warehouse ou apenas de um data mart?

Isso depende dos requisitos de dados, do tamanho e do orçamento que você tem. Um data warehouse é ideal para grandes organizações que precisam de uma visão integrada dos dados em toda a organização. Organizações ou departamentos menores que precisam de insights mais rápidos e específicos com custos menores se beneficiam mais de um data mart.

Os data marts podem levar a silos de dados e, em caso afirmativo, como isso pode ser evitado?

Sim, os data marts podem levar a silos de dados se não forem devidamente integrados a um data warehouse central. Para evitar isso, as organizações devem garantir que os data marts sejam sincronizados periodicamente com o repositório central de dados ou usar uma estratégia de governança de dados que promova a consistência em todos os data marts.


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Tim Lu
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Sou um cientista de dados com experiência em análise espacial, machine learning e pipelines de dados. Trabalhei com GCP, Hadoop, Hive, Snowflake, Airflow e outros processos de engenharia/ciência de dados.

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