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Introducción a datamarts

Importante

La característica datamarts de Power BI se va a retirar en octubre de 2025. Para evitar perder sus datos y romper los informes creados sobre datamarts, debería actualizar Power BI Datamart a un almacén. Para obtener más información, consulte Unify Datamart with Fabric Data Warehouse.

Los usuarios empresariales dependen en gran medida de los orígenes de datos regulados centralmente creados por los equipos de tecnología de la información (TI), pero puede tardar meses en que un departamento de TI entregue un cambio en un origen de datos determinado. En respuesta, los usuarios suelen recurrir a la creación de sus propios data marts con bases de datos de Access, archivos locales, sitios y hojas de cálculo de SharePoint, lo que da lugar a una falta de gobernanza y supervisión adecuada para asegurarse de que estos orígenes de datos se admiten y tienen un rendimiento razonable.

Los datamarts ayudan a salvar la brecha entre los usuarios empresariales y TI. Datamarts son soluciones de análisis de autoservicio, lo que permite a los usuarios almacenar y explorar datos que se cargan en una base de datos totalmente administrada. Datamarts proporcionan una experiencia sencilla y opcionalmente sin código para ingerir datos de diferentes orígenes de datos, extraer, transformar y cargar (ETL) los datos utilizando Power Query, y a continuación cargarlos en una base de datos de Azure SQL que está totalmente administrada y que no requiere ajustes ni optimización.

Una vez cargados los datos en un datamart, también puede definir relaciones y directivas para la inteligencia empresarial y el análisis. Datamarts genera automáticamente un conjunto de datos o un modelo semántico, que se puede usar para crear informes y paneles de Power BI. También puede consultar un datamart mediante un punto de conexión de T-SQL o mediante una experiencia visual.

Diagrama que muestra la relación entre datamarts y Power BI.

Datamarts ofrece las siguientes ventajas:

  • Los usuarios de autoservicio pueden realizar fácilmente análisis de bases de datos relacionales, sin necesidad de un administrador de bases de datos.
  • Datamarts proporciona ingesta, preparación y exploración de datos de un extremo a otro con SQL, incluidas las experiencias sin código
  • Habilitación de la creación de modelos semánticos e informes dentro de una experiencia holística

Características de Datamart:

  • 100% basado en web, ningún otro software necesario
  • Una experiencia sin código que da como resultado un datamart totalmente administrado
  • Optimización automatizada del rendimiento
  • Objeto visual integrado y editor de consultas SQL para el análisis ad hoc
  • Compatibilidad con SQL y otras herramientas de cliente populares
  • Integración nativa con Power BI, Microsoft Office y otras ofertas de análisis de Microsoft
  • Se incluye con las capacidades de Power BI Premium y Premium por usuario

Cuándo usar datamarts

Datamarts están dirigidos a cargas de trabajo de datos interactivas para escenarios de autoservicio. Por ejemplo, si trabaja en contabilidad o finanzas, puede crear sus propios modelos de datos y colecciones, que luego puede usar para responder a preguntas y respuestas empresariales a través de experiencias de consulta visual y T-SQL. Además, puede seguir usando esas colecciones de datos para experiencias de informes de Power BI más tradicionales. Los datamarts se recomiendan para los clientes que necesitan la propiedad y la arquitectura de los datos descentralizados orientados al dominio, como los usuarios que necesitan datos como producto o una plataforma de datos de autoservicio.

Datamarts están diseñados para admitir los siguientes escenarios:

  • Datos de autoservicio departamentales: Centralice un volumen de datos pequeño a moderado (aproximadamente 100 GB) en una base de datos SQL totalmente administrada de autoservicio. Datamarts te permite designar un único almacén para las necesidades de informes secundarias de departamentos de autoservicio (como Excel, informes de Power BI y otros), lo que reduce la infraestructura en soluciones de autoservicio.

  • Análisis de bases de datos relacionales con Power BI: Acceda a los datos de datamart mediante clientes SQL externos. Azure Synapse y otras herramientas o servicios que usan T-SQL también pueden usar datamarts en Power BI.

  • Modelos semánticos de un extremo a otro: Habilite a los creadores de Power BI para crear soluciones de un extremo a otro sin dependencias de otros equipos de TI o herramientas. Datamarts se deshace de administrar la orquestación entre flujos de datos y modelos semánticos a través de modelos semánticos generados automáticamente, al tiempo que proporciona experiencias visuales para consultar datos y análisis ad hoc, todo respaldado por Azure SQL DB.

En la tabla siguiente se describen estas ofertas y los mejores usos para cada una, incluido su rol con datamarts.

Elemento Caso de uso recomendado Complementando el rol con los datamarts
Datamarts Almacenamiento de datos basado en el usuario y acceso de SQL a los datos Los datamarts pueden utilizarse como fuentes para otros datamarts u objetos empleando el punto de conexión de SQL.
  • Uso compartido externo
  • Uso compartido entre límites departamentales o organizativos con la seguridad habilitada
Flujos de datos Preparación de datos reutilizables (ETL) para modelos semánticos o marts Los datamarts usan un único flujo de datos integrado para ETL. Los flujos de datos pueden acentuar esto, lo que permite lo siguiente:
  • Carga de datos en datamarts con diferentes programaciones de actualización
  • Separar los pasos de ETL y preparación de datos del almacenamiento, de manera que los modelos semánticos puedan reutilizarlos.
Modelos semánticos Métricas y capa semántica para informes de BI Datamarts proporciona un modelo semántico generado automáticamente para los informes, lo que permite:
  • Combinación de datos de varios orígenes
  • Uso compartido selectivo de las tablas datamart para informes específicos
  • Modelos compuestos: un modelo semántico con datos de datamart y otros orígenes de datos fuera de datamart
  • Modelos de proxy: un modelo semántico que usa DirectQuery para el modelo generado automáticamente, mediante un único origen de verdad.

Integración de datamarts y flujos de datos

En algunos casos, puede ser útil incorporar flujos de datos y datamarts en la misma solución. Las siguientes situaciones podrían ser ventajosas si se incorpora tanto flujos de datos como datamarts.

  • Para soluciones con flujos de datos existentes:

    • Consumir fácilmente los datos con datamarts para aplicar transformaciones adicionales o habilitar el análisis ad hoc y la consulta mediante consultas SQL
    • Integrar fácilmente una solución de almacenamiento de datos sin código sin administración de modelos semánticos

  • Para soluciones con datamarts existentes:

    • Realizar extracción, transformación y carga reutilizables (ETL) a escala para grandes volúmenes de datos
    • Traiga su propio lago de datos y use flujos de datos como canalización para datamarts

Diagrama que muestra datamarts y flujos de datos.

Comparación de flujos de datos con datamarts

En esta sección se describen las diferencias entre flujos de datos y datamarts.

Los flujos de datos proporcionan extracción, transformación y carga reutilizables (ETL). Las tablas no se pueden examinar, consultar ni explorar sin un modelo semántico, pero se pueden definir para su reutilización. Los datos se exponen en formato Power BI o CDM si aportas tu propio lago de datos. Power BI usa flujos de datos para ingerir datos en los datamarts. Debe usar flujos de datos siempre que quiera reutilizar la lógica de ETL.

Use flujos de datos cuando necesite:

  • Cree una preparación de datos reutilizable y compartida para los elementos de Power BI.

Datamarts es una base de datos totalmente administrada que permite almacenar y explorar los datos en una base de datos relacional y totalmente administrada de Azure SQL. Datamarts proporciona compatibilidad con SQL, un diseñador de consultas visuales sin código, seguridad de nivel de fila (RLS) y generación automática de un modelo semántico para cada datamart. Puede realizar análisis ad hoc y crear informes, todos en la web.

Use datamarts cuando necesite:

  • Ordenar, filtrar, realizar una agregación simple visualmente o a través de expresiones definidas en SQL
  • Para las salidas que son resultados, conjuntos, tablas y tablas filtradas de datos
  • Proporcionar datos accesibles a través de un punto de conexión de SQL
  • Habilitación de usuarios que no tienen acceso a Power BI Desktop

Contenido relacionado

En este artículo se proporciona información general sobre datamarts y muchas maneras de usarlas.

En los artículos siguientes, encontrarás más información sobre datamarts y Power BI:

Para más información sobre los flujos de datos y la transformación de datos, consulta los artículos siguientes: