Qué es un Data Warehouse
Un data warehouse es un repositorio centralizado de datos integrados estructurados, donde estos datos provienen de uno o más orígenes dispares.
El objetivo de un almacén de datos es almacenar los datos actuales e históricos en un solo lugar. El resultado es que los data warehouses pueden actuar como la "única fuente de verdad" para una empresa. Los data warehouses son diferentes de las bases de datos transaccionales que utilizamos para las operaciones diarias: en su lugar, los data warehouses están estructurados para consultas y análisis.
Un data warehouse es un repositorio estructurado diseñado principalmente para almacenar datos procesados y estructurados para reporting y análisis.
Se centra en proporcionar una única fuente de verdad para la inteligencia empresarial y la toma de decisiones. Por el contrario, Data Lakehouse es una solución de almacenamiento de información más flexible y escalable que puede manejar datos estructurados y no estructurados.
Las empresas usan data warehouses para respaldar objetivos como actividades de inteligencia empresarial (BI), reporting y toma de decisiones estructurada.
Los data warehouses permiten obtener información sobre tendencias, patrones y relaciones. Todo esto puede descubrirse dentro de la información contenida en el data warehouse. Ayuda a las organizaciones a tomar decisiones informadas y basadas en datos.
Primeros pasos ETL
Trabajar con un data warehouse implica un proceso llamado ELT , que significa Extraer, Transformar y Cargar. El primer paso implica la extracción de datos de varios sistemas de origen. Estos pueden incluir bases de datos transaccionales diarias, CRM y recursos externos.
A continuación, estos datos extraídos se «transforman». Aquí es donde los datos se limpian, estandarizan y transforman en un formato estructurado y consistente. Algunas de las tareas aquí incluyen la eliminación de duplicados, así como la corrección de errores. La asignación de datos de orígenes diferentes a una estructura típica también forma parte del paso de transformación.
Una vez transformados los datos, se cargan. Los datos transformados se cargan en el almacén de datos, pero eso aún implica más organización para garantizar que los datos se puedan consultar y analizar de manera eficiente.
Componentes Clave de un Almacén de Datos
¿Qué aspecto tiene un almacén de datos? Bueno, un almacén de datos estructurado incluye los siguientes componentes:
- Bases de datos/sistemas de origen: Las fuentes originales de datos, como bases de datos operativas, sistemas ERP o proveedores de información externos.
- Área de almacenamiento provisional de datos: Área de almacenamiento temporal en la que se almacenan los datos extraídos antes de transformarlos.
- Herramientas ETL : Herramientas de software que automatizan el proceso de extracción, transformación y carga para garantizar la estructuración de los datos.
- Base de datos del almacén de datos: El repositorio central donde se almacenan los datos transformados para el acceso.
- Data Marts : Subconjuntos más pequeños del almacén de datos, orientados a temas, a menudo creados para departamentos o funciones empresariales específicas.
- Herramientas BI : Herramientas utilizadas para consultar, generar informes y visualizar los datos almacenados en el almacén, como paneles y plataformas de generación de informes.
Como componente final, también tiene algo llamado Repositorio de Metadatos. Se trata de un almacén centralizado de información que ayuda a explicar los datos dentro del almacén. Esto incluye aspectos como el origen, la estructura y las transformaciones utilizadas para interpretar los datos.
Data Warehouse frente a Data Lake: Una diferencia de estructura
Un almacén de datos y un lago de datos son repositorios para almacenar grandes cantidades de datos para su acceso posterior, pero difieren significativamente en su estructura y propósito.
Un data warehouse es una biblioteca meticulosamente organizada con datos estructurados. Los datos se catalogan y estructuran cuidadosamente cada vez para fines específicos, por lo general inteligencia de negocios e informes. Es una colección curada de datos de alta calidad listos para el análisis.
Y así es como un lago de datos es diferente: un lago de datos es menos organizado y más parecido a un vasto lago natural de datos. Un lago de datos puede albergar una amplia variedad de datos, tanto estructurados como no estructurados, de diversas fuentes.
Los datos en los lagos de datos a menudo están crudos y sin procesar, como los diversos elementos que se encuentran en el ecosistema de un lago. Los lagos de datos son flexibles y escalables, lo que permite a las organizaciones almacenar cantidades masivas de datos en un lago de datos sin preocuparse por su caso de uso inmediato.
Ventajas del almacenamiento de datos
¿Por qué quiere utilizar un datawarehouse? Una de las principales ventajas es que el uso de un almacén para los datos exige formatos estandarizados y rigurosos procesos de limpieza. La calidad de los datos puede socavar rápidamente la utilidad de los datos, y obtener una mayor calidad de la información es fundamental.
Cuando elimine inconsistencias, redundancias y errores, tendrá un data warehouse que le proporcionará una base confiable para un análisis y reporting precisos. La calidad mejorada de los datos ayuda a su organización a tomar mejores decisiones, simplemente porque puede confiar en la información ingresada en su data warehouse y porque los datos están estructurados.
Los data warehouses también proporcionan una vista más centralizada, lo que le ayuda a obtener una comprensión más profunda del performance del negocio. Abarcan una gran variedad de aspectos, desde el comportamiento del cliente y la eficiencia operativa hasta las tendencias del mercado.
Decisiones Más Rápidas E Informadas
Los data warehouses están optimizados para un rápido procesamiento de consultas. Dado que muchas organizaciones trabajan en un entorno de ritmo acelerado, vale la pena asegurarse de que usted tenga acceso a un análisis rápido de datos. Con algunas de estas acciones, garantizará que sus analistas y responsables de la toma de decisiones puedan acceder y analizar los datos relevantes de forma rápida y fiable.
Los data warehouses más potentes incluso pueden ofrecer acceso a resúmenes precalculados y vistas agregadas, lo que hará que sea aún más rápido analizar los datos. Esto se traduce en agilidad, donde las organizaciones pueden responder rápidamente a los cambios del mercado.
Los data warehouses con datos estructurados también son una excelente manera de presentar y comprender cualquier oportunidad emergente. Las decisiones informadas basadas en el acceso a datos puntuales conducen a una mayor eficiencia operativa y a una ventaja competitiva.
Tipos de almacenes de datos
Los data warehouses vienen en varios tipos. Cada tipo de almacén de datos es más adecuado para servir a diferentes propósitos de acceso a datos y satisfacer necesidades específicas dentro de una organización. Veamos los tres tipos principales.
Almacén de datos empresariales (EDW)
Un EDW es un repositorio centralizado con herramientas de datos. Funciona como un data warehouse al ingresar datos de múltiples orígenes en toda una empresa. Una vez que los datos están dentro, proporciona una vista integral de los datos estructurados de la organización.
Los EDW pueden soportar reporting, análisis y toma de decisiones en toda la empresa. Los EDWs son típicamente complejos y de gran escala, sirviendo como la única fuente de verdad para todos los departamentos y unidades de negocios.
Almacenamiento de datos operativos (ODS)
Una base de datos ODS está diseñada para integrar datos de múltiples sistemas de origen en tiempo casi real. Esto significa que la absorción de datos no es un proceso paso a paso como los EDW. Además, a diferencia de los EDW, los ODS almacenan principalmente los datos actuales, lo que apoya la elaboración de informes operacionales y la toma de decisiones.
Con un ODS, una empresa puede monitorear el performance operacional, hacer un seguimiento de métricas clave y alertar a los usuarios sobre excepciones o anomalías.
Data Mart
Un data mart es un subconjunto de un data warehouse centrado en un área o departamento de tema específico, como ventas, marketing o finanzas. Casi se puede pensar en él como una tienda de datos para un propósito particular.
Si bien los EDW pueden almacenar grandes cantidades de datos, los data marts son más pequeños y están más focalizados. La ventaja es que un data mart proporciona un acceso más rápido a información relevante para necesidades específicas del negocio. Los informes y análisis departamentales son casos de uso centrales para data marts. La toma de decisiones y el empoderamiento de equipos individuales con capacidades de inteligencia empresarial de autoservicio son otro caso de uso central.
Almacén de datos cloud
Un almacén de datos en la nube es un almacén de datos alojado con computación en la nube, es tan simple como eso. Las empresas pueden acceder a la nube y eliminar la necesidad de hardware y software locales.
Los almacenes de datos en la nube son una opción popular para las organizaciones que desean reducir los costos de infraestructura y simplificar la implementación. Los data warehouses de la nube también ofrecen escalamiento elástico, lo que permite a las organizaciones ajustar fácilmente los recursos en función de la demanda.
Creación de un Data Warehouse: Consideraciones clave
El primer paso consiste en definir claramente los objetivos del negocio y los requisitos de acceso a la información que abordará el data warehouse. Esto no es diferente de cualquier proyecto tecnológico, pero es importante cuando se monta un data warehouse, ya que influye en los pasos clave de configuración.
La elección de la tecnología adecuada también es fundamental. Esto incluye elegir el sistema de administración de bases de datos (SGBD) adecuado. Como va a continuar cargando datos, debe elegir cuidadosamente sus herramientas de ETL. Para el análisis, seleccione herramientas de modelado de datos y herramientas de reporting que satisfagan sus necesidades.
Riesgos para monitorear
Los datos inexactos o incompletos de los sistemas de origen pueden socavar la integridad de todo el almacén, lo que lleva a análisis y toma de decisiones erróneos. La combinación de datos de diversas fuentes puede ser compleja, lo que requiere una planificación cuidadosa y procesos de ETL sólidos para garantizar la consistencia de los datos.
Como siempre, se deben tener en cuenta las vulnerabilidades de seguridad, y centralizar los datos confidenciales en un único repositorio para el acceso aumenta el riesgo. Tome precauciones contra el acceso no autorizado y las violaciones de datos, lo que requerirá medidas de seguridad sólidas.
También vale la pena prestar atención a los costos y la complejidad. Los data warehouses abarcan todo, de manera que, naturalmente, uno pensaría que construir y mantener un data warehouse puede ser costoso y complejo. No subestime la magnitud de la tarea y asegúrese de adquirir los conocimientos especializados y las importantes inversiones en infraestructura que necesita.
Modelado de datos y diseño de ETL
El modelado de datos, ETL (Extract, Transform, Load) y ELT (Extract, Load, Transform) son tres herramientas que forman la estructura básica del almacenamiento de datos estructurado; estos procesos están vinculados (aunque ETL y ELT son alternativas entre sí).
Analicemos primero el modelado de datos. El modelado de sus datos proporciona el plan para la forma en que los datos se estructurarán y organizarán dentro del data warehouse. Los datos no se estructuran por sí mismos; requieren una mirada atenta y un pensamiento analítico para estructurarlos. El proceso implica definir entidades, atributos, relaciones y jerarquías. Estos pasos son, a su vez, todos los enlaces a conceptos en su negocio y los requisitos que tiene para su análisis de datos.
El modelado de datos es complejo, por lo que existen técnicas establecidas que ayudan. Entre las técnicas comunes se incluyen el modelado dimensional, el modelado de relaciones de entidad (ER) y el modelado de bóveda de datos. Al practicar el modelado de datos, se asegura de que el almacén de datos esté optimizado. El modelado correcto garantiza el rendimiento y la escalabilidad de las consultas. También ayuda a garantizar que su almacén de datos sea fácil de mantener.
ETL y ELT
Como explicamos anteriormente, ETL es el proceso tradicional de extraer datos de los sistemas de origen, transformarlos en un formato consistente cada vez y cargarlos en el data warehouse para acceder a ellos. Cabe destacar que la transformación se produce en un área de ensayo independiente antes de que se carguen los datos.
ETL es ideal para escenarios donde se requieren transformaciones complejas, la calidad de los datos es una prioridad, o las regulaciones de cumplimiento de normas requieren un control estricto sobre el procesamiento de datos .
Sin embargo, existe un enfoque alternativo llamado ELT. En este enfoque, las empresas utilizan la potencia de procesamiento del data warehouse para realizar transformaciones una vez cargados los datos.
La ventaja es que las empresas pueden eliminar la necesidad de un área de ensayo independiente cada vez, al tiempo que simplifican la canalización de los datos. Puede ver cómo ELT es particularmente ventajoso cuando se trata de grandes volúmenes de datos. Las empresas pueden aplicar el procesamiento paralelo mediante ELT, que utiliza mejor las capacidades de la nube.
ELT también ofrece más flexibilidad. Cada vez que la utilice, puede aplazar la transformación hasta que la necesite.
Elegir entre ETL y ELT implica considerar el volumen de datos, la complejidad de las transformaciones y los recursos disponibles. ETL es a menudo preferido para sistemas heredados o escenarios donde el control de datos es clave para hacer que el procesamiento de datos funcione. Para sistemas más modernos, ELT está ganando popularidad porque es más escalable y se alinea con soluciones de almacenamiento de datos basadas en la nube.
El futuro del almacenamiento de datos
¿Qué podemos esperar en el futuro del data warehousing? Para empezar, las soluciones de IA y el aprendizaje automático están listos para causar sensación con las herramientas de data warehousing en muy poco tiempo. Gracias a la IA y el ML, las empresas están revolucionando el data warehousing al automatizar la preparación, limpieza y análisis de los datos.
Las herramientas impulsadas por IA pueden identificar patrones, anomalías y correlaciones dentro de conjuntos de datos masivos, lo que permite a las organizaciones descubrir información oculta y tomar decisiones basadas en datos. Mediante el uso de algoritmos XML, las empresas pueden optimizar el rendimiento de las consultas y automatizar el modelado de datos.
También está el surgimiento del análisis predictivo, que utiliza la inteligencia artificial para mejorar el valor general y la usabilidad de los almacenes de datos.
También creemos que veremos un mayor uso en tiempo real de los data warehouses. Los data warehouses tradicionales se centraban principalmente en los datos históricos, pero la demanda de información en tiempo real está aumentando.
El almacenamiento de datos en tiempo real implica la ingesta y el procesamiento de datos a medida que se generan, como haría con un ODS. Este proceso facilita a las empresas la supervisión de eventos, la detección de anomalías y la respuesta a las condiciones cambiantes tan pronto como suceden, en lugar de ser reactivas.
Las herramientas de seguridad y cumplimiento de normas también tendrán una importancia creciente en poco tiempo. Las regulaciones se están volviendo más estrictas, por lo que el control y la seguridad de los datos son cada vez más críticos cuando se piensa en el almacenamiento de datos.
Mejores Prácticas para el Éxito de Data Warehouse
La implementación y el mantenimiento de un data warehouse exitoso requiere el cumplimiento de mejores prácticas y herramientas excelentes. Los data warehouses son demasiado complejos y un enfoque descuidado significará que las empresas tendrán dificultades para garantizar un performance óptimo, integridad de los datos y adopción por parte de los usuarios.
En lugar de intentar crear un almacén de datos integral desde el principio, se recomienda comenzar con un proyecto focalizado que aborde una necesidad empresarial específica. Se trata más de un enfoque paso a paso que garantiza que las empresas comiencen con los componentes básicos correctos.
Un enfoque por fases también significa una implementación rápida y victorias más rápidas. En el camino, las empresas aprenderán valiosas lecciones. A medida que obtiene experiencia y confianza, el data warehouse puede ampliarse gradualmente para incorporar fuentes de datos adicionales y abordar requerimientos analíticos más amplios.
La calidad de los datos es primordial: los datos inexactos, incoherentes o incompletos pueden conducir a conclusiones erróneas. El perfil, la limpieza y la estandarización de los datos son fundamentales, pero incluso cuando lo hace, aún necesita validar sus datos.
Las herramientas de capacitación y educación para usuarios técnicos y de negocios ayudarán con estos pasos. Cubre temas como modelado, procesos de ETL y optimización de consultas, pero también se centra en equipar a su personal para manejar la administración del sistema.
OVHcloud y Data Warehouses
OVHcloud ofrece una gama de servicios y soluciones que permiten optimizar el proceso de creación y gestión de un datawarehouse, respondiendo a las distintas necesidades empresariales y técnicas.
Public Cloud ofrece una infraestructura escalable y flexible para el alojamiento de data warehouses. Tenemos una solución para cada necesidad, gracias a una amplia gama de máquinas virtuales y opciones de almacenamiento. Puede personalizar su entorno de data warehouse para que se adapte a sus necesidades específicas de carga de trabajo y rendimiento.
Con un modelo de precios de pago por uso, podemos garantizar la rentabilidad. Y, sea cual sea la opción que elija, se beneficia de una sólida infraestructura que brinda alta disponibilidad y durabilidad de los datos.
Si prefiere obtener ayuda para administrar sus bases de datos, le sugerimos que eche un vistazo a nuestra plataforma de bases de datos administradas. Esta solución ofrece asistencia con PostgreSQL y MySQL, que pueden funcionar bien como base de datos subyacente para un almacén de datos.
Al contratar servicios gestionados en OVHcloud, se alivia la carga de la administración de bases de datos. A su vez, puede concentrarse en tareas clave como modelado, procesos de ETL y análisis. Nosotros nos encargamos del resto, incluidos los backups, las actualizaciones y la seguridad. El resultado es que la base de datos se ejecuta sin problemas y de forma segura.
Data Analytics Platform de OVHcloud ofrece un completo conjunto de herramientas y servicios para el tratamiento y análisis de datos. Con este conjunto de herramientas, tendrá acceso a tecnologías de código abierto como Apache Hadoop y Apache Spark.
En combinación, nuestras soluciones ofrecen un enfoque integral y completo para el almacenamiento de datos, que abarca infraestructura, administración de bases de datos y análisis de datos.
En OVHcloud ofrecemos flexibilidad y escalabilidad. Esto significa que su empresa puede comenzar de manera pequeña y ampliar gradualmente su almacén de datos a medida que sus necesidades crecen. Los servicios administrados alivian la sobrecarga operacional, lo que permite a las empresas concentrarse en obtener valor de sus datos.