{"id":2884,"date":"2023-04-17T11:54:00","date_gmt":"2023-04-17T09:54:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/informatica-y-tics\/?p=2884"},"modified":"2025-11-19T10:51:02","modified_gmt":"2025-11-19T09:51:02","slug":"diferencia-entre-data-mart-y-data-warehouse","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/informatica-y-tics\/diferencia-entre-data-mart-y-data-warehouse","title":{"rendered":"Descubre la principal diferencia entre data mart y data warehouse"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify;\">La <strong>diferencia entre Data Mart y Data warehouse<\/strong> es notable, pero ambas son herramientas de businsess intelligence. Son buenos ejemplos de herramientas concebidas para mejorar significativamente la capacidad de una organizaci\u00f3n a la hora de tomar decisiones de negocio.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Al pensar en Business Intelligence, inevitablemente nos vienen a la mente conceptos como datamart, datawarehouse, OLAP (On Line Analytical Processing), Customer Relationship Management (CRM) y <a href=\"https:\/\/www.inesem.es\/Master-Inteligencia-Artificial-Y-Deep-Learning\">Data Mining<\/a>. Todos estos conceptos se aglutinan bajo el marco com\u00fan del denominado \u201cCollaborative Business Intelligence\u201d, que nos permite gestionar conocimientos, y no s\u00f3lo informaci\u00f3n.<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_72 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Table of Contents<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Content\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/informatica-y-tics\/diferencia-entre-data-mart-y-data-warehouse\/#%C2%BFQue_es_un_data_warehouse\" title=\"\u00bfQu\u00e9 es un data warehouse?\">\u00bfQu\u00e9 es un data warehouse?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/informatica-y-tics\/diferencia-entre-data-mart-y-data-warehouse\/#%C2%BFQue_es_un_data_mart\" title=\"\u00bfQu\u00e9 es un data mart?\">\u00bfQu\u00e9 es un data mart?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/informatica-y-tics\/diferencia-entre-data-mart-y-data-warehouse\/#Diferencia_entre_data_mart_y_data_warehouse\" title=\"Diferencia entre data mart y data warehouse\">Diferencia entre data mart y data warehouse<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/informatica-y-tics\/diferencia-entre-data-mart-y-data-warehouse\/#Data_mart_vs_Data_warehouse_comparativa\" title=\"Data mart vs. Data warehouse: comparativa\">Data mart vs. Data warehouse: comparativa<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/informatica-y-tics\/diferencia-entre-data-mart-y-data-warehouse\/#Uso\" title=\"Uso\">Uso<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/informatica-y-tics\/diferencia-entre-data-mart-y-data-warehouse\/#Objetivo\" title=\"Objetivo\">Objetivo<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/informatica-y-tics\/diferencia-entre-data-mart-y-data-warehouse\/#Diseno\" title=\"Dise\u00f1o\">Dise\u00f1o<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/informatica-y-tics\/diferencia-entre-data-mart-y-data-warehouse\/#Modelo_dimensional\" title=\"Modelo dimensional\">Modelo dimensional<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/informatica-y-tics\/diferencia-entre-data-mart-y-data-warehouse\/#Gestion_de_datos\" title=\"Gesti\u00f3n de datos\">Gesti\u00f3n de datos<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/informatica-y-tics\/diferencia-entre-data-mart-y-data-warehouse\/#Foco\" title=\"Foco\">Foco<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/informatica-y-tics\/diferencia-entre-data-mart-y-data-warehouse\/#Tipo_de_datos\" title=\"Tipo de datos\">Tipo de datos<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-12\" href=\"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/informatica-y-tics\/diferencia-entre-data-mart-y-data-warehouse\/#Normalizacion\" title=\"Normalizaci\u00f3n\">Normalizaci\u00f3n<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-13\" href=\"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/informatica-y-tics\/diferencia-entre-data-mart-y-data-warehouse\/#Area_tematica\" title=\"\u00c1rea tem\u00e1tica\">\u00c1rea tem\u00e1tica<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-14\" href=\"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/informatica-y-tics\/diferencia-entre-data-mart-y-data-warehouse\/#Almacenamiento_de_datos\" title=\"Almacenamiento de datos\">Almacenamiento de datos<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-15\" href=\"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/informatica-y-tics\/diferencia-entre-data-mart-y-data-warehouse\/#Tipo_de_datos-2\" title=\"Tipo de datos\">Tipo de datos<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-16\" href=\"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/informatica-y-tics\/diferencia-entre-data-mart-y-data-warehouse\/#Valor_de_los_datos\" title=\"Valor de los datos\">Valor de los datos<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-17\" href=\"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/informatica-y-tics\/diferencia-entre-data-mart-y-data-warehouse\/#Alcance\" title=\"Alcance\">Alcance<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-18\" href=\"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/informatica-y-tics\/diferencia-entre-data-mart-y-data-warehouse\/#Fuente\" title=\"Fuente\">Fuente<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-19\" href=\"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/informatica-y-tics\/diferencia-entre-data-mart-y-data-warehouse\/#Tamano\" title=\"Tama\u00f1o\">Tama\u00f1o<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-20\" href=\"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/informatica-y-tics\/diferencia-entre-data-mart-y-data-warehouse\/#Tiempo_de_implementacion\" title=\"Tiempo de implementaci\u00f3n\">Tiempo de implementaci\u00f3n<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-21\" href=\"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/informatica-y-tics\/diferencia-entre-data-mart-y-data-warehouse\/#%C2%BFCuando_conviene_usar_un_data_warehouse_o_data_mart\" title=\"\u00bfCu\u00e1ndo conviene usar un data warehouse o data mart?\">\u00bfCu\u00e1ndo conviene usar un data warehouse o data mart?<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 style=\"text-align: justify;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%C2%BFQue_es_un_data_warehouse\"><\/span>\u00bfQu\u00e9 es un data warehouse?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">El concepto de data warehouse significa <strong>almac\u00e9n de datos.<\/strong> Naci\u00f3 en la d\u00e9cada de los 80 ante la necesidad de desarrollar un sistema de almacenamiento de datos. Con los requerimientos de una gesti\u00f3n fluida y ordenada de los datos. De esta forma conseguimos un significativo ahorro en tiempo y presupuesto frente a los sistemas de datos tradicionales.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Un data warehouse recopila y administra datos de diversas fuentes para proporcionar informaci\u00f3n empresarial significativa. En este almac\u00e9n se almacenar\u00e1n los datos durante el per\u00edodo de tiempo necesario para cumplir con las necesidades de consulta de la organizaci\u00f3n.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Es una recopilaci\u00f3n de datos centralizada. Est\u00e1 separada de los sistemas operacionales y apoya la toma de decisiones de la empresa. En un data warehouse los datos se almacenan desde una perspectiva hist\u00f3rica.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Los datos en el almac\u00e9n se obtienen de <strong>m\u00faltiples fuentes.<\/strong> Se verifica, se limpia y entonces se integra con el sistema data warehouse. El almac\u00e9n de datos requiere una r\u00e1pida gesti\u00f3n de una gran capacidad de almacenamiento. Esta herramienta puede responder a cualquier consulta compleja relacionada con los datos. Los datos recopilados se utilizan para guiar la toma de decisiones. Data warehouse pone a nuestra disposici\u00f3n herramientas de an\u00e1lisis, informes y extracci\u00f3n de datos. Constituye una diferencia entre data mart y data warehouse.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Para tener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre su dise\u00f1o, puede consultar el art\u00edculo <a href=\"https:\/\/www.inesem.es\/revistadigital\/informatica-y-tics\/guia-construir-datawarehouse\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Gu\u00eda para construir un Data Warehouse<\/a>.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Si quiere ver un caso de implementaci\u00f3n de un data warehouse, puede consultar <a href=\"https:\/\/aws.amazon.com\/es\/getting-started\/projects\/deploy-data-warehouse\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Implementar un Data Warehouse en AWS<\/a><\/p>\n<h2 style=\"text-align: justify;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%C2%BFQue_es_un_data_mart\"><\/span>\u00bfQu\u00e9 es un data mart?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">Un data mart es un subconjunto de un almac\u00e9n de datos (es decir, de un data warehouse) orientado a una l\u00ednea de negocios espec\u00edfica. Los almacenes de datos contienen dep\u00f3sitos de datos resumidos recopilados para su an\u00e1lisis en una <strong>secci\u00f3n o unidad espec\u00edfica dentro de una organizaci\u00f3n<\/strong>, por ejemplo, el departamento de ventas.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Solo obtiene datos de unas pocas fuentes, que pueden ser el data warehouse corporativo, sistemas operacionales internos o fuentes de datos externas. As\u00ed pues, se trata de un sistema orientado a la consulta, por lo que la distribuci\u00f3n interna de los datos es clara y emplea modelos dimensionales de estrella o copo de nieve para su estructura.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Un data mart es un sistema de indexaci\u00f3n y extracci\u00f3n centrado en un \u00e1rea espec\u00edfica dentro del negocio dise\u00f1ado para satisfacer las necesidades de un <strong>grupo espec\u00edfico de usuarios<\/strong>. De esta forma, tambi\u00e9n se considera un almac\u00e9n de datos departamental, aqu\u00ed podemos ver otra diferencia entre data mart y data warehouse.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Otra ventaja de los data mart es que son r\u00e1pidos y f\u00e1ciles de usar, ya que utilizan peque\u00f1as cantidades de datos.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Para ver un ejemplo de aplicaci\u00f3n para generar data mart, pruebe <a href=\"https:\/\/www.iqub.com\/Products\/DataMartBuilder.aspx\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Data Mart Builder de IQub<\/a>.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: justify;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Diferencia_entre_data_mart_y_data_warehouse\"><\/span>Diferencia entre data mart y data warehouse<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">Como hemos visto, son t\u00e9rminos bastante similiares, pero la principal <strong>diferencia entre data mart y data warehouse<\/strong> reside en el alcance. As\u00ed pues, las diferencias entre un data mart y un data warehouse son:<\/p>\n<ul style=\"text-align: justify;\">\n<li style=\"text-align: justify;\">Un data warehouse es un almac\u00e9n de datos es un gran dep\u00f3sito de datos recopilados de diferentes organizaciones o departamentos dentro de una corporaci\u00f3n.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Un data mart, en cambio, es un subconjunto \u00fanico de un data warehouse. Est\u00e1 dise\u00f1ado para <strong>satisfacer las necesidades de un determinado grupo de usuarios<\/strong>.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Un data mart se centra en un solo tema, mientras que los datos de un data warehouse comprende <strong>datos de todos los departamentos<\/strong> de la organizaci\u00f3n donde se actualiza continuamente para eliminar datos redundantes<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">El proceso de implementaci\u00f3n un data warehouse puede extenderse muchos meses e incluso a\u00f1os. El proceso de implementaci\u00f3n de data mart est\u00e1 restringido a unos pocos meses.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Los datos almacenados en un data warehouse siempre ofrecen m\u00e1s detalle en comparaci\u00f3n con los de un data mart.<\/li>\n<\/ul>\n<h2 style=\"text-align: justify;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Data_mart_vs_Data_warehouse_comparativa\"><\/span>Data mart vs. Data warehouse: comparativa<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">A continuaci\u00f3n vamos a ver m\u00e1s en detalle la <strong>diferencia entre data mart y data warehouse.<\/strong><\/p>\n<table class=\"table table-striped\">\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>Criterio<\/strong><\/td>\n<td><strong>Data Warehouse<\/strong><\/td>\n<td><strong>Data Mart<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Uso\"><\/span>Uso<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<\/td>\n<td>Ayuda a tomar una decisi\u00f3n estrat\u00e9gica.<\/td>\n<td>Ayuda a tomar decisiones t\u00e1cticas para el negocio.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Objetivo\"><\/span>Objetivo<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<\/td>\n<td>El objetivo principal de data warehouse es proporcionar un entorno integrado y una imagen coherente de la empresa en un momento determinado.<\/td>\n<td>Utilizado principalmente en una divisi\u00f3n de negocios a nivel de departamento.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Diseno\"><\/span>Dise\u00f1o<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<\/td>\n<td>Complejo<\/td>\n<td>Sencillo<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Modelo_dimensional\"><\/span>Modelo dimensional<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<\/td>\n<td>Puede o no puede usarse en un modelo dimensional.\u00a0Sin embargo, puede alimentar modelos dimensionales.<\/td>\n<td>Se construye enfocado en un modelo dimensional usando un esquema de inicio.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Gestion_de_datos\"><\/span>Gesti\u00f3n de datos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<\/td>\n<td>Incluye una gran \u00e1rea de la corporaci\u00f3n, por lo que se tarda mucho tiempo en procesarla.<\/td>\n<td>Son f\u00e1ciles de usar, dise\u00f1ar e implementar, ya que solo puede manejar peque\u00f1as cantidades de datos.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Foco\"><\/span>Foco<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<\/td>\n<td>El data warehouse se enfoca ampliamente en todos los departamentos. Es posible que incluso pueda representar a toda la empresa.<\/td>\n<td>Data mart est\u00e1 orientado a un \u00e1rea de negocio y se utiliza a nivel de departamento.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Tipo_de_datos\"><\/span>Tipo de datos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<\/td>\n<td>Los datos almacenados en data warehouse siempre ofrecen m\u00e1s detalle en comparaci\u00f3n con data mart.<\/td>\n<td>Los data marts est\u00e1n construidos para grupos de usuarios particulares. Por lo tanto, los datos son cortos y limitados.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Normalizacion\"><\/span>Normalizaci\u00f3n<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<\/td>\n<td>Los almacenes modernos est\u00e1n en su mayor\u00eda desnormalizados para proporcionar consultas de datos m\u00e1s r\u00e1pidas y un buen rendimiento de lectura<\/td>\n<td>No hay preferencia entre una estructura normalizada o desnormalizada.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Area_tematica\"><\/span>\u00c1rea tem\u00e1tica<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<\/td>\n<td>El objetivo principal de data warehouse es proporcionar un entorno integrado y una imagen coherente de la empresa en un momento determinado.<\/td>\n<td>En su mayor\u00eda tienen solo un \u00e1rea tem\u00e1tica, por ejemplo, cifra de ventas.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Almacenamiento_de_datos\"><\/span>Almacenamiento de datos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<\/td>\n<td>Dise\u00f1ado para almacenar datos de decisiones de toda la empresa, no solo datos de marketing.<\/td>\n<td>Modelado dimensional y dise\u00f1o de esquema en estrella empleado para optimizar el rendimiento de la capa de acceso.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Tipo_de_datos-2\"><\/span>Tipo de datos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<\/td>\n<td>La variaci\u00f3n en el tiempo y el dise\u00f1o no vol\u00e1til se aplican estrictamente.<\/td>\n<td>Principalmente, incluye estructuras de datos de consolidaci\u00f3n para satisfacer las necesidades de informes y consultas del \u00e1rea tem\u00e1tica.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Valor_de_los_datos\"><\/span>Valor de los datos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<\/td>\n<td>Solo lectura desde el punto de vista de los usuarios finales.<\/td>\n<td>Datos transaccionales agrupados alimentados directamente desde el data warehouse.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Alcance\"><\/span>Alcance<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<\/td>\n<td>Es m\u00e1s \u00fatil, ya que puede traer informaci\u00f3n de cualquier departamento.<\/td>\n<td>Data mart contiene datos, de un departamento espec\u00edfico de una empresa. Puede que haya data marts separados para ventas, finanzas, marketing, etc. Tiene un uso limitado<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Fuente\"><\/span>Fuente<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<\/td>\n<td>Los datos provienen de muchas fuentes.<\/td>\n<td>Los datos provienen de muy pocas fuentes.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Tamano\"><\/span>Tama\u00f1o<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<\/td>\n<td>El tama\u00f1o del data warehouse puede variar de 100 GB a m\u00e1s de un TB.<\/td>\n<td>El tama\u00f1o de data mart es inferior a 100 GB.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Tiempo_de_implementacion\"><\/span>Tiempo de implementaci\u00f3n<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<\/td>\n<td>El proceso de implementaci\u00f3n de data warehouse puede extenderse de meses a a\u00f1os.<\/td>\n<td>El proceso de implementaci\u00f3n de data mart est\u00e1 restringido a unos pocos meses.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2 style=\"text-align: justify;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%C2%BFCuando_conviene_usar_un_data_warehouse_o_data_mart\"><\/span>\u00bfCu\u00e1ndo conviene usar un data warehouse o data mart?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">Si te est\u00e1s preguntando entonces en qu\u00e9 basarse para escoger entre un data warehouse o data mart para almacenar una cantidad de datos de un negocio, te daremos la respuesta en t\u00e9rminos generales. En principio, a una empresa le conviene optar por un data warehouse si va a aunar estructuras de datos que pertenecen a varios departamentos, es decir, si piensa albergar grandes cantidades de datos de diferentes \u00e1reas relacionadas con todo el negocio en su conjunto.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Por otra parte, si un departamento de una empresa mediana o grande es una fuente que genera una cantidad ingente de datos por s\u00ed solo, es conveniente almacenarlos en un data mart. Esto permite enfocar datos de una misma \u00e1rea o tem\u00e1tica y analizarlos de forma pormenorizada para tomar decisiones m\u00e1s espec\u00edficas.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Aprender qu\u00e9 son un DataWarehouse y un DataMart es muy importante, dado que su implantaci\u00f3n es una necesidad creciente de las organizaciones actuales. 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