Un mercado de datos es un repositorio de información específico para una función empresarial o un departamento concreto. Los mercados de datos se utilizan normalmente para apoyar la toma de decisiones proporcionando un acceso rápido y fácil a subconjuntos específicos de datos. Los mercados de datos se construyen a menudo utilizando datos de un almacén de datos de la empresa, pero también pueden ser rellenados con datos operativos u otras fuentes.
Los mercados de datos pueden utilizarse para apoyar una variedad de actividades empresariales, como el marketing, las ventas, el servicio al cliente y el análisis financiero. A menudo se utilizan para generar informes y realizar análisis ad hoc. Los marts de datos pueden desplegarse utilizando una variedad de arquitecturas, incluyendo la centralizada, la federada o la impulsada por el almacén de datos.
¿Qué es un esquema de copo de nieve en SQL?
Un esquema de copo de nieve es una disposición lógica de tablas en una base de datos relacional en la que los datos se organizan en una tabla de hechos central con cada una de las dimensiones asociadas representada por una tabla separada. El término "copo de nieve" se refiere al hecho de que las tablas dimensionales están conectadas a la tabla de hechos central mediante relaciones de clave externa, que se asemejan a los copos de un copo de nieve.
La ventaja del esquema de copo de nieve es que puede ser más fácil de consultar y entender que un esquema de estrella, que tiene todas las dimensiones representadas en una sola tabla. La desventaja del esquema de copo de nieve es que puede requerir más tablas y puede ser más difícil de mantener.
¿Qué es el esquema de copo de nieve en SQL? Un esquema de copo de nieve es una disposición lógica de las tablas en una base de datos multidimensional de manera que el diagrama de relación de entidades se asemeja a la forma de un copo de nieve. Un esquema de copo de nieve tiene tablas de hechos centrales que están vinculadas a múltiples dimensiones. La normalización significa que las dimensiones se representan mediante una serie de tablas que contienen cada una datos sobre un atributo. Por ejemplo, una dimensión de tiempo podría estar representada por una tabla que contenga datos sobre el año, el mes y el día.
¿Cuál es el alcance de un datamart?
Un datamart es un subconjunto de los datos de una organización que está diseñado para apoyar objetivos empresariales específicos. Los datamarts suelen incluir datos de múltiples fuentes y suelen tener un alcance menor que el de un almacén de datos.
¿Cuál es la diferencia entre un almacén de datos y un mercado de datos?
Un almacén de datos es una base de datos centralizada que almacena todos los datos de una organización en un solo lugar. Estos datos pueden proceder de diversas fuentes, como los sistemas transaccionales, los almacenes de datos operativos y las fuentes de datos externas. Los datos suelen organizarse en un esquema de estrella, que consiste en una tabla de hechos central rodeada de tablas de dimensiones desnormalizadas. Los datos de un almacén de datos suelen utilizarse para la elaboración de informes y análisis, y no se actualizan en tiempo real.
Un mercado de datos es una versión más pequeña de un almacén de datos que se utiliza para almacenar un subconjunto de los datos de una organización. Los data marts se utilizan normalmente para dar soporte a funciones de negocio o departamentos específicos, y normalmente se actualizan en tiempo real.
¿Qué es OLAP en ETL?
OLAP es una tecnología de inteligencia empresarial que se utiliza para analizar datos multidimensionales. Suele utilizarse en los almacenes de datos y está diseñada para soportar consultas rápidas y ad-hoc y cálculos analíticos complejos.
ETL significa Extracción, Transformación y Carga. Es un proceso que se utiliza para recoger datos de varias fuentes, limpiarlos y transformarlos, y luego cargarlos en una base de datos de destino.
Hay muchas maneras diferentes de diseñar un proceso ETL, pero un enfoque común es extraer primero los datos de las diversas fuentes, luego transformarlos en un formato común, y finalmente cargarlos en la base de datos de destino.
OLAP puede utilizarse como parte del proceso ETL para ayudar a limpiar y transformar los datos. Por ejemplo, OLAP puede utilizarse para calcular resúmenes y agregaciones que pueden utilizarse para mejorar la calidad de los datos. Además, OLAP puede utilizarse para ayudar a identificar patrones y tendencias en los datos que pueden utilizarse para mejorar la eficiencia del proceso ETL.