#datamart

A detailed walkthrough of the best practices of creating a Power BI Dataflow and loading a Power BI Datamart. Music license … source

Data Modeler for Atlanta, GA, USA

Please send your resumes to : [email protected]

Need EADs(H4/L2), GC and USC only

Data Modeler

Atlanta, GA (Would prefer a local candidate but will consider non-local)

12+ months

Phone/WebEX for the right candidate

Scope of work: A new position, to join a team of 4 data modelers to help with the dash boarding, reporting, and scorecard technologies at clients place. This team has three major score…

La UAL consigue más transparencia y agilidad en la atención al usuario con Datamart

El Centro de Atención al Usuario de la Administración de la Universidad de Almería cuenta ya con ‘Datamart’, una herramienta de almacenamiento de datos que facilita el control y la gestión de los tickets del CAU, y hace transparente la gestión de los mismos a los usuarios. Toda la comunidad universitaria y los ciudadanos podrán tener conocimiento de la gestión a través del CAU de todos los…

El Data Mart es un subconjunto de un Data Warehouse orientado al análisis, almacenamiento e integración de los datos de un área de la empresa. Esto quiere decir que el Data Mart posee la misma funcionalidad y complejidad que de Data Warehouse. Generalmente los datos están estructurados en modelos estrellas o copo de nieve. Los departamentos de una empresa, por ejemplo el departamento de ventas, tiene necesidades distintas a las necesidades de la organización, por lo que la información también tiene un nivel de complejidad distinto. Los Data Mart son muy útiles para trabajar con herramientas OLAP (Online Analytical Processing). Una de las principales desventajas de esta herramienta es que no considera otras fuentes de datos de la empresa lo cual podría ser un complemento a la riqueza de la información.

“By distributing and storing your data into “bite-size” data repositories, you can enhance data aggregation and agility by segmenting manufacturing analytics into specific types of manufacturing and/or geographic regions, without necessarily having to pull data extracts from a centralized corporate database to do the same thing. You can provide real-time analytics directly to managers at your local manufacturing sites, and you can use the strength of your own internal networks to stream the data.”

Según la tendencia marcada por Inmon sobre los data warehouse, un data mart dependiente es un subconjunto lógico (vista) o un subconjunto físico (extracto) de un almacén de datos más grande, que se ha aislado por alguna de las siguientes razones:

Se necesita para un esquema o modelo de datos espacial (por ejemplo, para reestructurar los datos para alguna herramienta OLAP).

Prestaciones: Para descargar el data mart a un ordenador independiente para mejorar la eficiencia o para obviar las necesidades de gestionar todo el volumen del data warehouse centralizado.

Seguridad: Para separar un subconjunto de datos de forma selectiva a los que queremos permitir o restringir el acceso.

Conveniencia: la de poder pasar por alto las autorizaciones y requerimientos necesarios para poder incorporar una nueva aplicación en el Data Warehouse principal de la Empresa.

Demostración sobre el terreno: para demostrar la viabilidad y el potencial de una aplicación antes de migrarla al Data Warehouse de la Empresa.

Política: Razones internas de la organización para hacer esta división o separación de los datos del almacén de datos, por ejemplo:

Cuando se decide una estrategia para las TI (Tecnologías de la información) en situaciones en las que un grupo de usuarios tiene más influencia, para determinar si se financia dicha estrategia o descubrir si ésta no sería buena para el almacén de datos centralizado.

Estrategia para los consumidores de los datos en situaciones en las que un equipo de almacén de datos no está en condiciones de crear un almacén de datos utilizable.

Según la escuela Inmon de data warehouse, entre las pérdidas 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 para aprovechar las fuentes de datos de la empresa. Así y todo estas herramientas son de gran importancia.

Data mart dependiente

Los data mart dependientes son aquellos que reciben los datos desde una data warehouse. En este tipo de Datamart la fuente de los datos es única.

Data mart independiente

Son aquellos que toman sus datos directamente desde los sistemas transaccionales y no dependen de otros data warehouse. Este tipo de Datamart se alimenta generalmente de las organizaciones.

Data mart híbrido

Los data mart híbridos permiten combinar las fuentes de datos de un data warehouse corporativo con otras fuentes de datos tales como sistemas transaccionales y/o operacionales.

Data mart OLAP

Se basan en los populares cubos OLAP,que se construyen agregando, según los requisitos de cada área o departamento, las dimensiones y los indicadores necesarios de cada cubo relacional.

Data mart OLTP

Pueden basarse en un simple extracto del data warehouse, no obstante, lo común es introducir mejoras en su rendimiento (las agregaciones y los filtrados suelen ser las operaciones más usuales)aprovechando las características particulares de cada área de la empresa.

Los data mart que están dotados con estas estructuras óptimas de análisis presentan las siguientes ventajas:

Poco volumen de datos.

Mayor rapidez de consulta.

Validación directa de la información.

Facilidad para la historia de los datos.