Banco de Dados

Data Warehouse x Data Mart
Construir um projeto de Data Warehouse (DW) é dispendioso e demora um bom tempo. Tudo depende do tamanho da empresa, do número de bases de dados que irão integrar o projeto, interfaces com outros sistemas, quantidade de pessoas na equipe, comprometimento e dedicação para implementação, ferramentas utilizadas, etc.
Percebendo isso, os arquitetos, resolveram segmentar a construção do DW, começando por departamentos a criação do mesmo. Ao invés de fazer o caminho tradicional, que é construir um DW e a partir dele os Data Marts (DM), fizeram o contrário. Começava-se pelos DM´s e esses iriam fazer a alimentação no Data Warehouse (DW). As vantagens são muitas. A principal é o tempo de implementação. Há alguns casos que um DM para área comercial foi construído em apenas 3 meses.
Os Data Marts são bancos de dados modelados multidimensionalmente, orientados aos departamentos de uma empresa, por exemplo, a área comercial, financeira, marketing e logística construíram vários Data Marts (DM) cada uma. Ao final de dois anos, eles passaram a alimentar um DW que depois de implementado, passou a fazer o caminho inverso, que é de alimentar os DM. Então com essa fundamentação, podemos definir que os DM podem surgir de duas maneiras. Top-down: é quando a empresa cria um DW e depois parte para a segmentação, ou seja, divide o DW em áreas menores gerando assim pequenos bancos orientados por assuntos aos departamentos.
Botton-up: é quando a situação é inversa. A empresa por estratégia sua, prefere primeiro criar um banco de dados para somente uma área. Com isso os custos são bem inferiores de um projeto de DW completo. A partir da visualização dos primeiros resultados parte para outra área e assim sucessivamente até resultar em um Data Warehouse.
Ou seja, podemos ir comprandos gavetas a medida que for necessário, no final teremos um fichário. Ou podemos comprar um grande fichário e ir preenchendo as gavetas.
A infra-estrutura de software e hardware é