A agilidade e a confiabilidade no acesso aos dados são cruciais para a inteligência competitiva nas empresas. Mas como garantir que cada equipe tenha exatamente as informações de que precisa, sem sobrecarga ou ruído? A resposta é o data mart.
Essa solução permite criar subconjuntos de um data warehouse, focados nas necessidades específicas de cada time ou linha de negócio, democratizando o acesso aos dados e promovendo uma verdadeira cultura de ‘self-service analytics’.
Entenda como adotar data marts para a gestão estruturada de dados no seu negócio e em quais casos essa solução é indicada. Boa leitura!
O que é um Data Mart e como ele funciona?
Um data mart é definido com um subconjunto de um data warehouse, destinado a atender um grupo de usuários ou área de negócio. Funcionam como soluções de autoatendimento que possibilitam ao usuário armazenar e explorar dados armazenados em um banco de dados gerenciado.
A partir do data mart, os times conseguem acessar dados e obter insights com mais agilidade, sem depender da TI ou sem precisar dominar um data warehouse mais complexo.
É uma forma de acessar automatizadamente dados de diferentes fontes. Com isso, as equipes de negócio se tornam mais independentes e ganham acesso a uma base de dados, podendo executar suas próprias análises por meio de ferramentas de visualização, como o Looker, do Google Cloud.
Estrutura de um data mart:
Diferente de um data warehouse, que armazena dados corporativos amplos e de forma centralizada, o data mart é menor e mais simples, altamente estruturado e destinado a análises em tempo real, fornecendo insights acionáveis para a tomada de decisões imediatas. Como exemplo, o departamento de marketing pode se beneficiar de um data mart para criar “personas” com base em dados sobre seus consumidores.
A estrutura de um data mart pode variar, influenciando sua performance e escalabilidade.
O formato estrela, por exemplo, oferece consultas rápidas devido à sua simplicidade, enquanto o formato floco de neve pode ser mais eficiente em termos de armazenamento. Para empresas que precisam de alta flexibilidade e capacidade de expansão, o formato cofre é a melhor opção, pois permite lidar com grandes volumes de dados e mudanças constantes. Essa flexibilidade na escolha do formato permite que os data marts sejam adaptados às necessidades de cada equipe, agilizando as análises.
Um data mart se conecta à arquitetura de dados maior como uma camada especializada e segmentada que faz parte de um ecossistema de dados de uma empresa. Geralmente, ele é alimentado por um data warehouse, do qual herda dados já integrados, consolidados e limpos.
Essa integração com o data warehouse permite análises dinâmicas, fornecendo flexibilidade e acesso rápido.
Pré-requisitos para a implementação:
O data mart não é o início de estratégia data-driven e, sim, uma etapa avançada.
É preciso construir governança de dados estruturada, com regras sobre qualidade, segurança e propriedade dos dados, antes de fornecer dados segmentados para equipes. Isso requer um projeto de engenharia de dados capaz de estruturar os dados e torná-los acessíveis para análises (data analytics e BI) que possibilitam tomadas de decisões no negócio.
Essas iniciativas devem caminhar para tornar as fontes de dados confiáveis e bem integradas, com pipelines de ingestão e transformação de dados funcionando. É necessário, sobretudo, implantar um data warehouse, um repositório de dados central que funciona como fonte principal de dados para o data mart.
Já a implementação de um data mart inclui as seguintes etapas:
- Coleta de requisitos: identificação das necessidades das áreas de negócio e definição dos dados que serão fornecidos e como isso será feito.
- Planejamento da estratégia: alinhamento com os objetivos da organização e estabelecimento de uma arquitetura, revisando o data warehouse existente.
- Construção da arquitetura: definição das tecnologias e banco de dados, seguida do planejamento do acesso, desempenho e manutenção.
- Preenchimento do data mart: estabelecimento do fluxo de dados do warehouse ou de fontes externas; limpeza, transformação e integração dos dados.
- Acesso ao data mart: configuração de relatórios, consultas e testes com usuários; validação de usabilidade, desempenho e resiliência.
- Gestão contínua: monitoramento de uso, performance e segurança.
Benefícios de um data mart
Os data marts visam fornecer dados específicos para equipes determinadas, de acordo com seus desafios e necessidades de negócio. O intuito é viabilizar esses dados de forma rápida e segura.
Dentre os benefícios oferecidos por um data mart estão:
- Eficiência de custos: por oferecer acesso simplificado e ágil aos dados, exige menos processamento e recursos, além de evitar sobrecarga do data warehouse.
- Acesso facilitado aos dados e insights: permite consultas simples e rápidas, facilitando a vida do usuário final, que depende menos da equipe de engenharia para gerar relatórios ou dashboards. Os dados segmentados conforme a necessidade fornecem insights valiosos para a tomada rápida de decisões a nível departamental.
- Fácil manutenção: por armazenar menos dados que um data warehouse, possui manutenção mais fácil, além de economizar com licenças, armazenamento e processamento.
- Implementação rápida: como é alimentado por um conjunto específico de dados, sua configuração é menos complexa.
Exemplos de uso
Como vimos, o data mart é uma versão reduzida e segmentada de um data warehouse. Seus dados são categorizados para fins específicos, como a criação de relatórios departamentais.
Esta segmentação emprega agilidade e precisão nos processos, uma vez que os dados são pré-processados e estão em linha com as necessidades do time.
Veja alguns exemplos desse uso segmentado:
- Marketing: acesso a dados de campanhas e comportamento de leads;
- Financeiro: análise de fluxos e previsões em tempo real, projeções financeiras;
- Vendas: monitoramento do desempenho comercial e tendências de compra;
- Recursos humanos: análise de processos seletivos, desempenho e rotatividade de funcionários;
- Operações: monitoramento de processos para ganho de eficiência.
BigQuery como data mart
O BigQuery, o data warehouse empresarial do Google, pode atuar como um data mart, tornando a análise acessível a determinados grupos. Ele é capaz de hospedar múltiplos data marts lógicos com segurança, fornecendo alto desempenho e flexibilidade.
É uma opção para as empresas que possuem estratégias de dados descentralizadas. Isso porque o BigQuery permite a rápida criação de visões e tabelas organizadas por departamentos. Além disso, possui integração com o ecossistema do Google Cloud, facilitando, por exemplo, o uso do Looker para visualização e as permissões baseadas em papéis de governança por setor.
Além disso, BigQuery simplifica a construção de um projeto de engenharia de dados, facilitando a ingestão, armazenamento e consulta de dados, e democratizando o acesso a ML/IA. Desse modo, as equipes têm acesso a dados mais inteligentes com a infraestrutura de nuvem aberta, segura e convergente do Google Cloud.
Conclusão:
O data mart é um passo estratégico para empresas data-driven à medida que oferece acesso simples e rápido às equipes para a tomada de decisões estratégicas a nível departamental. Isso garante mais agilidade no atendimento ao negócio, que consegue agir com base em dados e análises.
Vale lembrar que o data mart não substitui o warehouse, mas o complementa com agilidade e foco.
O BigQuery, data warehouse gerenciado do Google Cloud, facilita a implementação dessa estrutura de forma escalável e segura. Além disso, permite às áreas realizar consultas mais complexas com agilidade e escala.
Saiba mais sobre como implementar a gestão empresarial direcionada por dados:
Data Engineer
Com formação em Banco de Dados e Certificação Google Professional Data Engineer, é especialista em engenharia e pipelines de dados, análise de dados e desenvolvimento de modelos de machine learning.
