¿Cómo se integran los data marts con otras fuentes de datos y sistemas?

1 Tipos de data mart

El primer paso para integrar data marts es comprender los diferentes tipos de data marts y cómo se relacionan con el almacén de datos. Hay tres tipos principales de data marts: dependientes, independientes e híbridos. Los data marts dependientes se derivan del almacén de datos y siguen el mismo modelo y estructura de datos. Los data marts independientes se crean por separado del almacén de datos y pueden tener diferentes orígenes de datos, modelos y formatos. Los data marts híbridos son una combinación de data marts dependientes e independientes, donde algunos datos provienen del almacén de datos y otros de otras fuentes.

2 Métodos de integración de Data mart

El siguiente paso para integrar data marts es elegir el método apropiado de integración, dependiendo del tipo y propósito del data mart. Hay cuatro métodos principales de integración de data mart: de arriba hacia abajo, de abajo hacia arriba, federado y hub-and-spoke. La integración de arriba hacia abajo es donde primero se construye el almacén de datos y luego se rellenan los data marts a partir de él. La integración ascendente es donde primero se construyen los data marts y luego se crea el almacén de datos consolidándolos. La integración federada es donde los data marts son independientes y consultan el almacén de datos u otras fuentes según sea necesario. La integración radial es donde el almacén de datos actúa como un centro central que distribuye datos a los data marts y recibe comentarios de ellos.

4 Herramientas de integración de data mart

El cuarto paso para integrar data marts es utilizar las herramientas y tecnologías adecuadas que faciliten y automaticen el proceso de integración. Algunas de las herramientas comunes son: ETL (extraer, transformar, cargar)ELT (extraer, cargar, transformar), EAI (Integración de aplicaciones empresariales), EII (Integración de la información empresarial), y BI (Inteligencia de Negocios). ETL y ELT son herramientas que mueven y transforman datos de varias fuentes al almacén de datos o data marts. EAI y EII son herramientas que conectan e integran diferentes aplicaciones y sistemas que interactúan con el almacén de datos o data marts. BI es una herramienta que proporciona capacidades de análisis e informes sobre los datos en el almacén de datos o data marts.

5 Prácticas recomendadas de integración de data mart

El quinto paso para integrar data marts es seguir algunas mejores prácticas y pautas que garanticen un proceso de integración exitoso y eficiente. Algunas de las mejores prácticas son: definir objetivos y requisitos comerciales claros para los data marts, diseñar un modelo de datos lógico y físico que admita los data marts, implementar un sistema sólido de gestión de calidad y consistencia de datos, establecer un marco integral de seguridad y gobierno de datos, aprovechar las herramientas y estándares existentes para la integración de datos, y monitorear y optimizar el rendimiento y la usabilidad de los data marts.

6 Beneficios de la integración de Data Mart

El paso final para integrar data marts es cosechar los beneficios de tener un entorno de almacenamiento de datos bien integrado y coherente. Algunos de los beneficios son: mejor disponibilidad y accesibilidad de datos para usuarios empresariales, capacidades mejoradas de análisis de datos e informes para la toma de decisiones, reducción de la redundancia de datos y complejidad para el mantenimiento, mayor confiabilidad y confiabilidad de los datos para el cumplimiento, y mayor agilidad y adaptabilidad de los datos para la innovación.