{"id":16044,"date":"2025-05-20T17:20:16","date_gmt":"2025-05-20T20:20:16","guid":{"rendered":"https:\/\/geoblog.mkwebb.com.br\/?p=16044"},"modified":"2026-02-09T17:47:06","modified_gmt":"2026-02-09T20:47:06","slug":"data-mart","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/geoambiente.com.br\/blog\/data-mart\/","title":{"rendered":"Data mart: obtenha dados segmentados para decis\u00f5es \u00e1geis"},"content":{"rendered":"

A agilidade e a confiabilidade no acesso aos dados s\u00e3o cruciais para a intelig\u00eancia competitiva nas empresas. Mas como garantir que cada equipe tenha exatamente as informa\u00e7\u00f5es de que precisa, sem sobrecarga ou ru\u00eddo? A resposta \u00e9 o <\/span>data mart<\/b>.\u00a0<\/span><\/p>\n

Essa solu\u00e7\u00e3o permite criar subconjuntos de um data warehouse, focados nas necessidades espec\u00edficas de cada time ou linha de neg\u00f3cio, democratizando o acesso aos dados e promovendo uma verdadeira cultura de ‘self-service analytics’.<\/span><\/p>\n

Entenda como adotar data marts para a gest\u00e3o estruturada de dados no seu neg\u00f3cio e em quais casos essa solu\u00e7\u00e3o \u00e9 indicada. Boa leitura!<\/span><\/p>\n<\/span>\n

O que \u00e9 um Data Mart e como ele funciona?\u00a0<\/b><\/span><\/h2>\n<\/span>\n

Um <\/span>data mart <\/b>\u00e9 definido com um subconjunto de um data warehouse, destinado a atender um grupo de usu\u00e1rios ou \u00e1rea de neg\u00f3cio. Funcionam como solu\u00e7\u00f5es de autoatendimento que possibilitam ao usu\u00e1rio armazenar e explorar dados armazenados em um banco de dados gerenciado.\u00a0<\/span><\/p>\n

A partir do data mart<\/strong>, os times conseguem acessar dados e obter insights com mais agilidade, sem depender da TI ou sem precisar dominar um data warehouse mais complexo. <\/span><\/p>\n

\u00c9 uma forma de acessar automatizadamente dados de diferentes fontes. Com isso, as equipes de neg\u00f3cio se tornam mais independentes e ganham acesso a uma base de dados, podendo executar suas pr\u00f3prias an\u00e1lises por meio de ferramentas de visualiza\u00e7\u00e3o, como o Looker, do Google Cloud.<\/span><\/p>\n<\/span>\n

Estrutura de um data mart:<\/b><\/span><\/h3>\n<\/span>\n

Diferente de um data warehouse<\/strong>, que armazena dados corporativos amplos e de forma centralizada, o data mart<\/strong> \u00e9 menor e mais simples, altamente estruturado e destinado a an\u00e1lises em tempo real, fornecendo insights acion\u00e1veis para a tomada de decis\u00f5es imediatas. Como exemplo, o departamento de marketing pode se beneficiar de um data mart para criar \u201cpersonas\u201d com base em dados sobre seus consumidores.\u00a0<\/span><\/p>\n

A estrutura de um data mart pode variar, influenciando sua performance e escalabilidade. <\/span><\/p>\n

O formato estrela, por exemplo, oferece consultas r\u00e1pidas devido \u00e0 sua simplicidade, enquanto o formato floco de neve pode ser mais eficiente em termos de armazenamento. Para empresas que precisam de alta flexibilidade e capacidade de expans\u00e3o, o formato cofre \u00e9 a melhor op\u00e7\u00e3o, pois permite lidar com grandes volumes de dados e mudan\u00e7as constantes. Essa flexibilidade na escolha do formato permite que os data marts sejam adaptados \u00e0s necessidades de cada equipe, agilizando as an\u00e1lises.<\/span><\/p>\n

Um data mart se conecta \u00e0 arquitetura de dados maior como uma camada especializada e segmentada que faz parte de um ecossistema de dados de uma empresa. Geralmente, ele \u00e9 alimentado por um data warehouse, do qual herda dados j\u00e1 integrados, consolidados e limpos. <\/span><\/p>\n

Essa integra\u00e7\u00e3o com o data warehouse permite an\u00e1lises din\u00e2micas, fornecendo flexibilidade e acesso r\u00e1pido.\u00a0<\/span><\/p>\n<\/span>\n

Pr\u00e9-requisitos para a implementa\u00e7\u00e3o:<\/h3>\n<\/span>\n

O data mart n\u00e3o \u00e9 o in\u00edcio de estrat\u00e9gia data-driven e, sim, uma etapa avan\u00e7ada.<\/b><\/span><\/p>\n

\u00c9 preciso construir governan\u00e7a de dados estruturada, com regras sobre qualidade, seguran\u00e7a e propriedade dos dados, antes de fornecer dados segmentados para equipes. Isso requer um projeto de <\/span>engenharia de dados<\/b> capaz de estruturar os dados e torn\u00e1-los acess\u00edveis para an\u00e1lises (data analytics e BI<\/a><\/strong>) que possibilitam tomadas de decis\u00f5es no neg\u00f3cio.\u00a0<\/span><\/p>\n

Essas iniciativas devem caminhar para tornar as fontes de dados confi\u00e1veis e bem integradas, com pipelines de ingest\u00e3o e transforma\u00e7\u00e3o de dados funcionando. \u00c9 necess\u00e1rio, sobretudo, implantar um data warehouse, um reposit\u00f3rio de dados central que funciona como fonte principal de dados para o data mart.\u00a0<\/span><\/p>\n

J\u00e1 a implementa\u00e7\u00e3o de um data mart<\/strong> inclui as seguintes etapas:<\/span><\/p>\n