Cuadro comparativo de Data Warehouse y Data Mart.
| Características | Data Warehouse | Data Mart |
|---|---|---|
| Definición | Es un sistema centralizado que integra datos de diferentes fuentes para soportar la toma de decisiones de la organización. | Es una versión más pequeña y específica del Data Warehouse, diseñada para un departamento o área de la organización. |
| Propósito | Soportar la toma de decisiones estratégicas de la organización en general. | Soportar la toma de decisiones operativas de un departamento o área específica. |
| Complejidad | Mayor complejidad debido a la integración de datos de diferentes fuentes y la necesidad de un modelo de datos unificado. | Menor complejidad debido a que la cantidad de datos es menor y están enfocados en un área específica. |
| Actualización | Actualización periódica mediante procesos ETL (Extract, Transform, Load) para mantener los datos actualizados. | Actualización más frecuente debido a que los datos son más específicos y cambian con mayor frecuencia. |
| Almacenamiento | Mayor almacenamiento necesario debido a la integración de datos de diferentes fuentes y la necesidad de un modelo de datos unificado. | Menor almacenamiento necesario debido a que la cantidad de datos es menor y están enfocados en un área específica. |
Este cuadro comparativo muestra las principales diferencias entre Data Warehouse y Data Mart. Mientras que el Data Warehouse es un sistema centralizado que integra datos de diferentes fuentes para soportar la toma de decisiones estratégicas de la organización en general, el Data Mart es una versión más pequeña y específica del Data Warehouse, diseñada para un departamento o área de la organización y para soportar la toma de decisiones operativas.
La complejidad del Data Warehouse es mayor debido a la integración de datos de diferentes fuentes y la necesidad de un modelo de datos unificado, mientras que la complejidad del Data Mart es menor debido a que la cantidad de datos es menor y están enfocados en un área específica.
La actualización del Data Warehouse es periódica mediante procesos ETL (Extract, Transform, Load) para mantener los datos actualizados, mientras que la actualización del Data Mart es más frecuente debido a que los datos son más específicos y cambian con mayor frecuencia.
En cuanto al almacenamiento, el Data Warehouse requiere de mayor almacenamiento debido a la integración de datos de diferentes fuentes y la necesidad de un modelo de datos unificado, mientras que el Data Mart requiere de menor almacenamiento debido a que la cantidad de datos es menor y están enfocados en un área específica.
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