Data Mart

     A criação de um data warehouse requer tempo, dinheiro e considerável esforço gerencial. Muitas companhias ingressam num projeto de data warehouse focando necessidades especiais de pequenos grupos dentro da organização. Estes pequenos armazenamentos de dados são chamados de Data Mart. Um data mart é um pequeno data warehouse que fornece suporte à decisão de um pequeno grupo de pessoas.

     Algumas organizações são atraídas pelos data marts não apenas por causa do custo mais baixo e um tempo menor de implementação, mas também por causa dos avanços tecnológicos. São elas que fornecem um SAD customizado para pequenos grupos de tal modo que um sistema centralizado pode não estar apto a fornecer. Os data marts podem servir como veículo de teste para empresas que desejam explorar os benefícios do data warehouse.

     Há um consenso entre os fornecedores de soluções de data warehouse. A idéia é começar pequeno, porém pensando grande. E é o que está acontecendo. Na maioria dos casos, as empresas que optam pelo data warehouse iniciam o processo a partir de uma área específica da empresa para depois ir crescendo aos poucos. Mesmo nos casos de “Full Warehouse” ou data warehouse completos - como o da Previdência Social da Holanda e Noruega - o processo costuma ser organizado a partir dos data marts.

     A variação de custo e duração de um projeto de data warehouse depende do tamanho e da infra-estrutura da base de dados a ser trabalhada e também da necessidade de “poder de fogo” (do quão estratégico e eficiente tem que ser o sistema para o cliente). Acima de tudo, a empresa tem que saber identificar quais são os tipos de informações mais valiosos.

     O data warehouse pode ser uma decisão estratégica, mas não pode ser encarado com imediatismo, ou seja, não é apenas algo que se realiza aos poucos, mas também é um processo contínuo de atualização e consolidação dos dados corporativos. Por isso, os investimentos em um sistema desse tipo não devem e nem podem ser feitos de uma única vez, mas de forma gradual ao longo do tempo.

Data Warehouse X DataMart

     É preciso ter em mente que as diferenças entre data mart e data warehouse são apenas com relação ao tamanho e ao escopo do problema a ser resolvido. Portanto, as definições dos problemas e os requisitos de dados são essencialmente os mesmos para ambos. Enquanto um data mart trata de um problema departamental ou local, um data warehouse envolve o esforço de toda a empresa para que o suporte à decisões atue em todos os níveis da organização. Sabendo-se as diferenças entre escopo e tamanho, o desenvolvimento de um data warehouse requer tempo, dados e investimentos gerenciais muito maiores que um data mart.

     Por muitos anos, todos os sistemas que extraíam dados de sistemas legados e os armazenavam de maneira utilizável para suporte a decisões eram chamados de data warehouses. Ao longo dos últimos anos, tem sido feita uma distinção entre os data warehouses corporativos e os data marts departamentais, mesmo que geralmente o conceito ainda continue sendo chamado de data warehousing.

     Debates na indústria em geral, indicam que de 70 a 80 por cento de todos os data warehouses atualmente em produção são, na verdade, data marts. Na Conferência do Meta Group/DCI 1997 Data Warehouse World Conference, de fevereiro de 1997 observou-se que “o foco dos departamentos de informática tem se transferido da justificação do custo de implementação de data warehouses para a entrega de aplicações de data marts.”

     Os data marts atendem às necessidades de unidades específicas de negócios, ao invés das da corporação como um todo. Eles otimizam o fornecimento de informações de suporte à decisões e focam a gerência sumarizada e/ou dados exemplificativos ao invés do histórico de níveis atomizados. Eles podem ser apropriados e gerenciados por pessoal de fora do departamento de informática das corporações.

     A crescente popularidade desses mal definidos data marts em cima da popularidade dos grandes sistemas de data warehouses corporativos é baseada em bons motivos:

• Os data marts têm diminuído drasticamente o custo de implementação e manutenção de sistemas de apoio à decisões, colocando-os posto ao alcance de um número muito maior de corporações;
• Eles podem ser prototipados muito mais rapidamente, com alguns pilotos sendo construídos entre 30 e 120 dias e sistemas completos sendo construídos entre 3 e seis meses;
• Os data marts têm o escopo mais limitado e são mais identificados com grupos de necessidades dos usuários, o que se traduz em esforço/equipe concentrados.

    Os departamentos autônomos e as pequenas unidades de negócios freqüentemente preferem construir o seu próprio sistema de apoio à decisões via data marts. Muitos departamentos de informática estão vendo a efetividade desta abordagem e estão agora construindo o data warehouse por tópico ou um data mart por vez, ganhando experiência gradualmente e garantindo o suporte dos fatores-chave de gestão e colhendo benefícios concretos várias vezes ao ano. Começando com planos modestos e desenvolvendo-os na medida que se adquire mais conhecimento sobre as fontes de dados e as necessidades dos usuários faz com que as organizações justifiquem os data marts na medida em que progridem.

     Algumas vezes, projetos que começam como data warehouse transformam-se em data marts. Quando as organizações acumulam grandes volumes de dados históricos para suporte à decisão que se mostram pouco ou nunca utilizados, elas podem reduzir o armazenamento ou arquivamento de informações e contrair o seu data warehouse para um data mart mais focado. Ou elas podem dividir o warehouse em vários data marts, oferecendo tempos de resposta mais rápidos, acesso mais fácil e menos complexidade para os usuários finais.