Un almacén de datos o Data Warehouse es una plataforma utilizada para recopilar y analizar datos procedentes de múltiples fuentes heterogéneas. Son muy utilizados para ayudar en la toma de decisiones. Descubre aquí sus ventajas e inconvenientes, los distintos tipos, su estructura, funciones, y cómo se relacionan con otros sistemas.
Índice de temas
¿Qué es un Data Warehouse?
Un Data Warehouse o almacén de datos es una plataforma utilizada para recopilar y analizar datos procedentes de múltiples fuentes heterogéneas. Ocupa una posición central dentro de un sistema de Business Intelligence. Esta plataforma combina varias tecnologías y componentes que permiten utilizar los datos. Permite almacenar un gran volumen de datos, pero también consultarlos y analizarlos. El objetivo es transformar los datos brutos en información útil y hacerla disponible y accesible a los usuarios. Un almacén de datos o Data Warehouse suele estar separado de la base de datos operativa de una empresa. Permite a los usuarios recurrir a datos históricos y actuales para tomar mejores decisiones. Como su nombre indica, un almacén de datos organiza fuentes de datos estructurados (como bases de datos SQL o archivos Excel). No es un espacio de almacenamiento desordenado donde los datos se apilan y amontonan.
Los Data Warehouse ahorran tiempo al unificar datos de múltiples fuentes. Los datos más fáciles de encontrar son más fáciles de utilizar. Cuando dispone de conjuntos de datos de múltiples fuentes almacenados en una ubicación central, dispone de una base para un análisis de datos más rápido y preciso. Con una visión consolidada de sus datos críticos, una empresa puede tomar decisiones informadas sobre iniciativas clave.
Estructura de un Data Warehouse
Un almacén de datos se basa en tres componentes principales:
- El gestor de carga permite todas las operaciones de extracción y carga de datos en el almacén. También se encarga de la transformación de los datos.
- El gestor del almacén realiza las operaciones relacionadas con la gestión de datos dentro del almacén. En particular, garantiza la coherencia de los datos, la creación de índices y visualizaciones, la transformación y fusión de datos procedentes de varias fuentes y el archivado.
- El gestor de consultas realiza operaciones relacionadas con la gestión de las consultas de los usuarios dirigiéndolas a las tablas adecuadas.
- Por último, las herramientas de acceso permiten a los usuarios finales interactuar con el almacén de datos. Estas herramientas pueden utilizarse para la elaboración de informes, consultas, desarrollo de aplicaciones o minería de datos.
Funciones de un Data Warehouse
Si desea convertir todos los datos que genera su empresa en información significativa, un Data Warehouse es un recurso vital. Los almacenes de datos desempeñan un papel fundamental en el proceso de gestión de datos más amplio, ya que facilitan el almacenamiento y el análisis de grandes volúmenes de información. Exploremos a continuación algunas de las funciones importantes de un almacén de datos moderno.
Integración y consolidación de datos
Los almacenes de datos modernos integran y consolidan datos de diversas fuentes, como sistemas operativos, bases de datos, fuentes de medios sociales y dispositivos IoT. Los datos pueden ser estructurados, semiestructurados o no estructurados. A continuación, se limpian y organizan en un repositorio unificado. Esto proporciona una imagen completa de la empresa que puede ayudar a tomar decisiones más inteligentes.
Almacenamiento y gestión de datos
Estos almacenes se construyen para manejar y almacenar gran cantidad de datos históricos en un sistema central. Se encargan de transformar y limpiar los datos para eliminar redundancias o incoherencias, manteniendo al mismo tiempo la calidad y la seguridad de los datos. Esta gestión eficaz de los datos hace que el contenido del almacén sea fiable, seguro y fácil de entender.
Procesamiento de datos y capacidades en tiempo real
Los almacenes de datos modernos disponen de potentes capacidades de procesamiento de datos que les permiten manejar rápidamente grandes cantidades de datos. El procesamiento en tiempo real proporciona un análisis inmediato de los datos a medida que se reciben. De este modo, las empresas pueden supervisar el comportamiento de los clientes, realizar un seguimiento de las campañas de marketing o detectar fraudes en el momento en que se producen.
Análisis avanzado
Los almacenes de datos modernos admiten métodos analíticos avanzados, como el aprendizaje automático, los modelos estadísticos y la minería de datos compleja. Esto ayuda a predecir tendencias futuras, identificar patrones y extraer información oculta para comprender mejor las operaciones, los clientes y los mercados.
Informes de datos
Los almacenes modernos generan informes detallados y cuadros de mando para presentar los datos en un formato comprensible. Estos informes, personalizables según las necesidades de los distintos departamentos y partes interesadas, permiten realizar un seguimiento del rendimiento, supervisar el progreso y tomar decisiones con conocimiento de causa.
Ventajas de un Data Warehouse
Un almacén de datos resuelve este problema poniendo orden en el caos. Almacena y organiza los datos en un repositorio centralizado de forma que las empresas puedan identificar y extraer los beneficios potenciales mediante soluciones de inteligencia empresarial adecuadas.
Obtención de información global de la compañía
Las organizaciones pueden obtener una visión global de todos sus datos procedentes de múltiples fuentes en una ubicación de fácil visualización.
- Crear informes: Las organizaciones pueden ejecutar consultas complejas de datos en un almacén de datos para obtener información sobre aspectos específicos de su negocio rápidamente. Y con los datos consolidados y saneados en un repositorio central, es más fácil para los analistas de negocio crear informes que se ajusten a los requisitos de elaboración de informes.
- Colaborar: Con una fuente de datos coherente y de fácil acceso, los distintos departamentos de una organización pueden colaborar eficazmente.
- Informar las decisiones empresariales: Según una encuesta mundial de McKinsey, el 37% de los encuestados cree que sus organizaciones toman decisiones rápidas y de alta calidad. Al facilitar el acceso, la organización y el procesamiento de los datos, los almacenes de datos permiten a las empresas aumentar la calidad y la velocidad de sus decisiones.
- Los almacenes de datos también permiten a las empresas reducir el coste de la gestión de datos al consolidarlos en una única ubicación en lugar de gestionarlos en diferentes plataformas y pagar a varios proveedores.
Ahorro de tiempo y agilidad en la toma de decisiones
Una toma de decisiones eficaz a menudo implica la aportación de diferentes personas dentro de una organización -como analistas de datos, equipos de marketing, directivos, etc.- y diferentes fuentes de datos. Los Data Warehouse consolidan los datos de múltiples fuentes en un único repositorio, lo que facilita la disponibilidad de la información crítica para la empresa. Cuando las empresas necesitan tomar decisiones rápidas y eficaces, todas las partes interesadas pueden acceder fácilmente a los datos necesarios en un solo lugar. Con la ayuda de algoritmos impulsados por IA, muchas organizaciones pueden identificar fácil y rápidamente valiosas tendencias empresariales e inteligencia que les ayudan a tomar decisiones de negocio rentables.
Mejorar la gestión de la calidad de los datos
Se pueden comparar datos de varias fuentes, eliminar datos inexactos o duplicados y garantizar la fiabilidad y coherencia de los datos. Y la mayoría de las herramientas de almacén de datos incluyen técnicas de saneamiento que automatizan el proceso y eliminan la necesidad de costosos programas de gestión de la calidad de los datos.
Aumentar la seguridad de los datos
Ante las avanzadas amenazas a la ciberseguridad, proteger los datos críticos de la empresa se ha convertido en un difícil reto para todas las empresas modernas. Pero especialmente para algunas empresas con datos confidenciales o privados, como bancos y empresas farmacéuticas.
Almacenar los datos en una ubicación centralizada facilita su protección en lugar de tener que supervisar y gestionar múltiples bancos de datos y plataformas. Muchas herramientas de Data warehouse incluyen funciones que mejoran la seguridad de los datos dentro y fuera de una empresa. Además, suelen aplicar técnicas de cifrado altamente sofisticadas. El uso de un almacén de datos facilita el almacenamiento y la correcta categorización de los datos.
Aumento del retorno de la inversión (ROI)
- Mayor calidad y fiabilidad de los datos, lo que permite una toma de decisiones más precisa y rentable.
- Mayor facilidad de acceso a los datos pertinentes, lo que aumenta la eficacia y la colaboración dentro de las organizaciones.
- Mayor seguridad de los datos, lo que permite a las empresas reducir el coste de los esfuerzos de seguridad de los datos.
- Informes, personal informático y desarrollo más eficientes.
- Reducción del coste de las operaciones al optimizar el uso de los recursos y la infraestructura de TI.
- Aumento de los ingresos gracias a operaciones empresariales más eficaces y eficientes.
Mantener los datos históricos para una visión a largo plazo
Aunque es importante que las empresas aprovechen las tendencias a corto plazo, éstas no deben dictar su estrategia a largo plazo. Las empresas necesitan información a largo plazo para tener viabilidad a largo plazo. Y los Data warehouse permiten a las empresas almacenar grandes cantidades de datos durante largos periodos de tiempo. Esto permite a las empresas estudiar tanto las tendencias a largo plazo como las periódicas para hacer predicciones más precisas sobre el futuro y mejorar el retorno de la inversión.
Inconvenientes de los Data Warehouse
Los almacenes de datos son excelentes a la hora de organizar los datos para dar respuesta a determinadas «preguntas», pero son menos útiles para acceder a datos que no estén relacionados con esas preguntas. Los conjuntos de datos deben tener un formato determinado para que el almacén pueda extraerlos. Mientras tanto, los datos no estructurados quedan totalmente excluidos.
- Trabajo extra de informes: Indiscutiblemente, cuanto más grande es la organización, más datos contiene y más tiempo y carga de trabajo extra conlleva el almacén de datos. Los datos generados por el Data Warehouse requieren la participación de cada departamento de la organización y, por lo tanto, molestan con trabajo extra de informes.
- Inflexibilidad y homogeneización de los datos: En ocasiones, la similitud y estandarización de los formatos de datos conducen a la inflexibilidad y homogeneización de los datos. Esto limita aún más los datos a la hora de establecer relaciones durante la agregación y dificulta el ajuste de la velocidad de consulta. Mientras tanto, la homogeneización también provoca la pérdida de datos.
- Preocupación por la propiedad: El almacenamiento consiste en centralizar los datos en un único lugar para facilitar el análisis y el acceso. A veces causa problemas a los distintos departamentos, ya que dudan en compartir sus datos personales en un repositorio central. Esto también plantea problemas de seguridad y propiedad para algunos departamentos. En este caso, las organizaciones deben asegurarse de que el análisis de los datos se confía a personas de confianza dentro de la empresa.
- Exigencia de grandes cantidades de recursos: Si no es por el soporte informático, la implantación del data warehouse requiere sin duda grandes cantidades de recursos de datos para gestionar y manejar datos de múltiples fuentes. Esto, a su vez, plantea problemas de costes y de relación coste/beneficio para las empresas. No obstante, las empresas pueden optar por ejecutarlo de forma inteligente optimizando sus costes y generando al mismo tiempo los mejores resultados.
Los tipos de Data warehouse
Los tres tipos principales de almacenes de datos son el almacén de datos empresariales (EDW), el almacén de datos operativos (ODS) y el data mart.
Almacén de datos empresariales (EDW)
Un almacén de datos empresariales (EDW) es un almacén centralizado que proporciona servicios de apoyo a la toma de decisiones en toda la empresa. Los EDW suelen ser un conjunto de bases de datos que ofrecen un enfoque unificado para organizar los datos y clasificarlos por temas.
Almacén de datos operativos (ODS)
Un almacén de datos operativos (ODS) es una base de datos central utilizada para la elaboración de informes operativos como fuente de datos para el almacén de datos empresariales descrito anteriormente. Un ODS es un elemento complementario de un EDW y se utiliza para informes operativos, controles y toma de decisiones. Un ODS se actualiza en tiempo real, por lo que es preferible para actividades rutinarias como el almacenamiento de registros de empleados. Un EDW, por otro lado, se utiliza para el apoyo a la toma de decisiones tácticas y estratégicas.
Data mart
Un data mart se considera un subconjunto de un almacén de datos y suele estar orientado a un equipo o línea de negocio específicos, como finanzas o ventas. Está orientado a temas concretos y pone datos específicos a disposición de un grupo definido de usuarios con mayor rapidez, proporcionándoles información crítica. La disponibilidad de datos específicos garantiza que no tengan que perder tiempo buscando en todo un almacén de datos.
Data Lake vs Data Warehouse: diferencias y cómo combinan
Un data lake o lago de datos es un repositorio de almacenamiento centralizado y altamente flexible que almacena grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados en su forma bruta, original y sin formato. A diferencia de los almacenes de datos, que guardan datos relacionales ya «depurados», un lago de datos almacena datos utilizando una arquitectura plana y almacenamiento de objetos en su forma bruta. Los data lakes son flexibles, duraderos y rentables, y permiten a las organizaciones obtener información avanzada a partir de datos no estructurados, a diferencia de los data warehouses, que tienen dificultades con los datos en este formato.
Data Mart y Data Warehouse
Los data marts ofrecen información específica y facilitan una toma de decisiones más rápida dentro de las áreas designadas, proporcionando información valiosa y contextualmente relevante a sus respectivos usuarios. Como entidades independientes o como parte de una estrategia de almacenamiento de datos, los data marts ofrecen una solución a medida para las necesidades analíticas de los distintos segmentos empresariales.
Dado que un data mart es un subconjunto de un data warehouse, las empresas pueden utilizar los data marts para facilitar el acceso a los datos a aquellos usuarios que de otro modo no podrían acceder a ellos. La diferencia clave entre los data marts y los almacenes de datos es que los primeros ofrecen un almacenamiento rentable y un análisis más rápido gracias a su diseño especializado y más pequeño.
Data Warehouse en la nube
Un Data Warehouse cloud es una base de datos almacenada como un servicio gestionado en una nube pública y optimizada para BI y análisis escalables. Al igual que un almacén de datos tradicional, un almacén de datos en la nube almacena información de una variedad de fuentes de datos dispares, como IoT, CRM, sistemas financieros y muchos otros. Dado que los datos de un almacén de datos en la nube están altamente estructurados y unificados, están listos para dar soporte a una amplia variedad de casos de uso específicos de inteligencia empresarial y análisis.
Un almacén de datos en la nube ofrece agilidad, ya que se pone en marcha en cuestión de minutos en lugar de meses, y puede ampliarse o reducirse según sea necesario. Para seguir aportando valor y encajar en un ecosistema analítico moderno, los almacenes de datos locales heredados deben modernizarse trasladándose a la nube.
Data Warehouse y Big Data: cómo se relacionan
El Big Data es una recopilación de datos a gran escala que no pueden procesarse con las herramientas convencionales ordinarias. Por lo tanto, este proceso requiere nuevas herramientas para obtener valor de los datos obtenidos. El método consiste en agruparlos, almacenarlos en Data Warehouses y particionarlos. El Big Data tiene tres características: velocidad, volumen y también variedad. En resumen, si un almacén de datos tiene una arquitectura de almacenamiento de datos (repositorio de datos), entonces el Big Data es la tecnología que maneja y prepara este repositorio.
