Almacén de datos empresarial: La base de la inteligencia estratégica
Los almacenes de datos, también llamados almacenes de datos empresariales (EDW), son una plataforma de datos que se utilizan para analizar y generar informes de datos estructurados y semiestructurados de varias fuentes, como transacciones de puntos de venta, automatización del marketing y gestión de relaciones con clientes. Gracias a estas funciones, el almacenamiento de datos se ha convertido en un elemento básico de las analíticas empresariales para tomar decisiones fundamentadas.
La data warehouse sirve para convertir datos dispersos en información útil y accesible, constituyendo la ubicación única donde almacenar los datos actuales y el historial de datos. Al ser compatibles, los datos se pueden comparar, filtrar y trabajar fácilmente mediante herramientas de análisis o visualización, así como consolidarse y detectar posibles errores o duplicaciones.
Base de datos, Data Warehouse y Data Lake, cuál es la diferencia
Arquitectura y funcionamiento de los almacenes de datos
Al funcionar con varias bases de datos, los almacenes de datos se organizan en secciones a medida que reciben información de bases operativas y sistemas transaccionales. Los datos se suelen transferir mediante un flujo de procesamiento conocido como proceso de extracción, transformación y carga (ETL), o mediante extracción, carga y transformación (ELT). El nivel de análisis a menudo es impulsado por un sistema de procesamiento analítico en línea (OLAP), diseñado para realizar consultas complejas a alta velocidad sobre grandes volúmenes de información.
Tabla comparativa: Tipos de repositorios de datos
| Característica | Almacenamiento de datos (Warehouse) | Lago de datos (Data Lake) |
|---|---|---|
| Tipo de datos | Estructurados | Estructurados, semiestructurados o no estructurados |
| Esquema | Esquema de escritura | Esquema de lectura |
| Aplicación | BI e informes | Aprendizaje automático y análisis predictivo |
| Escalabilidad | Difícil en local, fácil en nube | Fáciles de escalar a bajo coste |
Evolución: De los sistemas tradicionales a la nube
Los almacenes de datos tradicionales se alojan on-premise y suelen estar diseñados para capturar un subconjunto de datos con esquemas rígidos, lo que dificulta la escalabilidad. En cambio, un almacén de datos en la nube no implica ninguna desventaja, sino que amplía las funciones y se ejecuta en un servicio totalmente gestionado. Ofrecen escalabilidad instantánea, procesamiento de datos potente y costes más predecibles al eliminar la necesidad de invertir por adelantado en hardware o software.
Principales desafíos y beneficios operativos
Si bien la infraestructura de los almacenes de datos implica muchos beneficios, también entraña algunos desafíos de implementación. La gestión y utilización de datos debe hacerse de forma eficaz, eficiente y económica para obtener valor. Entre los retos más significativos se encuentran:
- Ubicación única: Al albergar todos los datos de gran valor, una falla de seguridad podría resultar devastadora.
- Escalabilidad: Los almacenes tradicionales suelen incurrir en altos costes iniciales y procesos que consumen mucho tiempo.
- Mantenimiento: El enorme tamaño de los almacenes hace que la necesidad de supervisar la TI sea compleja y costosa.
A pesar de estos retos, el uso de un EDW permite empoderar a los analistas para evaluar y extraer información de los datos resultantes, promoviendo la eficiencia y el ahorro de tiempo. La naturaleza centralizada de los datos dentro de una estructura de almacén promueve además una seguridad adicional, creando una base sólida para que la empresa pueda seguir el ritmo del competitivo mercado en continua evolución.
Pasos para crear un almacén de datos
- Identificar los requerimientos del negocio: Entender qué datos necesita la empresa y qué resultados se esperan obtener.
- Diseñar el modelo de datos: Definir esquemas como modelos en estrella o copo de nieve para organizar la información de manera lógica.
- Seleccionar las fuentes de datos: Identificar los sistemas de origen (CRM, ERP, e-commerce).
- Implementar el proceso ETL: Desarrollar los procesos para asegurar la calidad y coherencia de la información.
- Cargar el almacén: Integrar los datos de manera periódica (por lotes) o continua (en tiempo real).