Data Mart e Data Warehouse

Diferenças entre Data Mart e Data Warehouse
Data Mart são conjuntos de áreas temáticas organizadas para apoio à decisão e baseados nas necessidades de um determinado departamento. Por exemplo, as finanças, o marketing, as vendas, etc. têm os seus próprios Data Mart. Cada Data Mart é apenas perceptível por cada um dos departamentos e pode apresentar diferentes níveis de sumarização em que que focalizam uma ou mais áreas específicas. Os dados de um Data Mart são obtidos do DWarehouse, “desnormalizados ou não-normalizados” e indexados para suportar pesquisa intensa. Os Data marts extraem e ajustam porções de DWs aos requisitos específicos de grupos/departamentos.
Numa visão comparativa dos dados, onde consideramos os requisitos como o objectivo, a integração, o tempo, a agregação, a análise e os dados voláteis, percebemos que a diferença está exactamente no objectivo, pois enquanto o DW é feito para atender uma empresa como um todo, o data mart é criado para atender um sub-conjunto da empresa. Repare-se que atender um sub-conjunto da empresa pode significar reunir dados também de outros sectores, já que, na prática, raramente um único sector possui ou gera toda informação que precisa. Vem dessa observação a defesa da tese de que o Data mart é construído após o DW.
Por esta razão é vulgar os vários departamentos deterem o seu próprio hardware, software, dados e programas que constituem as Data Mart.

Data Warehouses são significativamente diferentes da data Marts. Um Data Warehouse (ou armazém de dados) é um sistema de computação utilizado para armazenar informações relativas às actividades de uma organização em bases de dados, de forma consolidada. O armazém de dados representa um verdadeiro esforço corporativo e contém os dados mais granularizados da corporação. O armazém de dados estrutura de dados é essencialmente uma estrutura normalizada.

Pontos críticos ao nível da Qualidade/Integridade de dados num DW
Os pontos críticos são a duplicação de registos, o