¿Qué es un Data Warehouse?
Un data warehouse es una base de datos centralizada diseñada específicamente para el análisis y la generación de informes. Recopila datos de varios orígenes dentro de una organización, los transforma en un formato coherente y los almacena (a menudo incluyendo datos históricos importantes).
Estos datos consolidados son diferentes de una base de datos operativa normal. Proporciona una base para que las empresas tomen decisiones estratégicas basadas en los conocimientos obtenidos a través de las plataformas de análisis, reporting e inteligencia empresarial.
Data Warehousing: Comprender los fundamentos
Las organizaciones generan grandes volúmenes de información de varias fuentes, a menudo almacenados en una base de datos relacional. Esta abundancia de datos contiene información valiosa para impulsar la toma de decisiones estratégicas, pero desbloquear su potencial puede ser un desafío importante. El almacenamiento de datos proporciona la solución.
Un almacén de datos es un concentrador central donde se limpian, transforman e integran los datos de entradas dispares. Este repositorio consolidado de información histórica y actual está diseñado específicamente para facilitar la investigación de datos.
Permite a las empresas plantear preguntas complejas, descubrir tendencias, identificar patrones y obtener una comprensión integral de sus operaciones.
¿Para qué sirve un datawarehouse?
Los data warehouses son la espina dorsal de las iniciativas de inteligencia empresarial (BI) y análisis. Permiten a las organizaciones analizar grandes cantidades de datos para obtener respuestas a preguntas críticas.
Algunos casos de uso cotidiano incluyen la identificación de tendencias de ventas, la optimización de campañas de marketing, la mejora del servicio al cliente y la comprensión de relaciones complejas dentro de sus operaciones.
Al descubrir información procesable, los data warehouses permiten a las empresas tomar decisiones basadas en datos que mejoran la eficiencia, impulsan el crecimiento y aumentan la rentabilidad.
Funcionamiento de Data Warehousing
El almacenamiento de datos implica tres etapas clave: extracción, transformación y carga (ETL). Inicialmente, los datos se extraen de varios sistemas de origen, incluidas las bases de datos operativas, las aplicaciones basadas en la nube y los orígenes de datos externos.
Estos datos luego se transforman en un proceso que incluye limpieza, deduplicación, normalización y conversión para garantizar consistencia y calidad. Finalmente, los datos procesados se cargan en el data warehouse, se organizan, se almacenan y se hacen accesibles para su análisis.
La arquitectura de data warehouse está diseñada para soportar este flujo de trabajo de manera eficiente, facilitando la toma periódica de datos y asegurando al mismo tiempo que siga siendo un recurso óptimo para consultas y análisis.
Ventajas del almacenamiento de datos
El almacenamiento de datos ofrece ventajas, entre las que se incluyen capacidades mejoradas de toma de decisiones y eficiencia mejorada, lo que puede llevar a una ventaja competitiva significativa. Al proporcionar una fuente de datos centralizada y consistente, los data warehouses reducen la complejidad y eliminan los silos de datos, asegurando que todas las partes interesadas tengan acceso a la misma información.
Las herramientas avanzadas de análisis de datos e inteligencia empresarial también benefician a las organizaciones, permitiéndoles descubrir tendencias, predecir resultados e identificar oportunidades de mejora. Además, los datos históricos almacenados en los data warehouses son invaluables para el análisis de tendencias y la planificación a largo plazo, lo que brinda a las empresas información sobre cómo implementar estrategias de manera efectiva.
Arquitectura de Data Warehouse
La arquitectura de un data warehouse está diseñada para almacenar, procesar y recuperar de manera eficiente grandes volúmenes de datos.
Normalmente consta de tres capas principales: la capa de base de datos, donde se almacenan físicamente los datos; la capa de integración, que gestiona los procesos ETL; y la capa de presentación, donde los datos se ponen a disposición de los usuarios finales a través de diversas herramientas y aplicaciones analíticas.
Esta arquitectura también puede incluir un área de almacenamiento provisional para el procesamiento de datos sin formato, un almacén de datos operativos para almacenamiento temporal y repositorios de metadatos para administrar estructuras y definiciones de datos.
Las arquitecturas avanzadas de data warehouse emplean técnicas de partición de datos, indexación y almacenamiento de información en columnas para optimizar el performance y la escalabilidad, lo que las hace ideales para aplicaciones como la IA y el aprendizaje automático.
Componentes Críticos de un Almacén de Datos
Bases de datos
El almacenamiento central de datos de un almacén de datos suele ser un Data Lakehouse o un sistema de administración de bases de datos relacionales (RDBMS). Los SGBDR organizan los datos estructurados, garantizan su integridad y permiten realizar consultas eficaces.
Herramientas ETL
El software ETL (Extract, Transform, Load) constituye la base de los procesos de data warehousing. ETL recopila datos de varios sistemas de origen y los limpia, estandariza y convierte en un formato coherente adecuado para el análisis. Esto incluye tareas como la corrección de errores, la resolución de incoherencias y la aplicación de reglas de negocio.
Metadatos
Los metadatos sirven como una guía completa de los datos dentro del almacén. Describe el origen, la estructura, las relaciones, las transformaciones y las directrices de uso de los datos. Es crucial para comprender el contexto de los datos.
Herramientas de BI y analítica
Business Intelligence y Analytics proporcionan la interfaz para que los usuarios interactúen con el data warehouse. Estas herramientas permiten la generación de informes, incluida la creación de informes que resumen indicadores clave de rendimiento (KPI), cifras de ventas, métricas operativas y mucho más.
La evolución de los data warehouses
Los data warehouses surgieron en las décadas de 1980 y 1990 para separar los datos analíticos de los sistemas transaccionales utilizados para las operaciones diarias. Esto se centró en los datos estructurados en bases de datos relacionales.
Junto con el predominio de Internet, con el tiempo condujo a la era de los datos significativos. Este aumento de volúmenes masivos y variedades de datos (por ejemplo, semiestructurados, no estructurados) condujo a tecnologías como Hadoop. Aunque poderosos, a menudo tenían pronunciadas curvas de aprendizaje.
También predominaron los hosts de datos basados en cloud. Su escalabilidad, flexibilidad y rentabilidad impulsaron una adopción generalizada. Los almacenes de hoy en día suelen ser híbridos, combinando lo mejor de las estructuras tradicionales con la potencia basada en la nube e invirtiendo una amplia gama de tipos de datos. Impulsan análisis avanzados y casos prácticos de aprendizaje automático.
Almacén de datos tradicional frente a basado en la nube
Un data warehouse tradicional es un repositorio centralizado alojado en las instalaciones, donde se recopilan, transforman y almacenan los datos de varios orígenes para fines de reporting y análisis. Requiere un capital inicial significativo para hardware e infraestructura y costos de mantenimiento constantes.
Por otro lado, un data warehouse basado en la nube aprovecha el cloud computing para ofrecer servicios de análisis y almacenamiento de datos a través de Internet. Los proveedores de cloud ofrecen modelos escalables de pago por uso que eliminan la necesidad de realizar importantes inversiones iniciales y reducen la sobrecarga operativa de la administración del hardware físico.
El uso de almacenes de nube suele significar una escalabilidad, flexibilidad y capacidad sin igual para integrarse fácilmente con muchos conjuntos de datos y herramientas de análisis. Este cambio hacia la nube ha democratizado el acceso a potentes capacidades de análisis de datos, haciéndolas accesibles a empresas de todos los tamaños.
Data Analytics
La evolución de los data warehouses ha impactado profundamente en los big data y el análisis de datos, permitiendo análisis más complejos y sofisticados. Las bases de datos tradicionales sentaron las bases para las operaciones de inteligencia empresarial (BI, Business Intelligence), lo que respaldó el análisis descriptivo y los informes históricos. Sin embargo, a medida que los volúmenes de datos crecieron y las necesidades del negocio evolucionaron, las limitaciones de los almacenes tradicionales en términos de escalabilidad y performance se hicieron evidentes.
Los datos basados en la nube transformaron el análisis de datos al proporcionar la agilidad y la eficiencia necesarias para soportar el análisis en tiempo real, el modelado predictivo y el procesamiento de Big Data.
Estas plataformas modernas admiten herramientas y servicios de análisis avanzados, lo que permite a las organizaciones obtener información más profunda a partir de sus datos. La integración de data warehouses con análisis avanzados, herramientas de inteligencia empresarial y plataformas de visualización de datos permite a las empresas realizar análisis más matizados, identificar tendencias, predecir resultados y tomar decisiones más efectivas basadas en datos.
IA y machine learning.
La evolución de los data warehouses tradicionales a los basados en la nube ha sido fundamental para adoptar e integrar la IA y el Machine Learning (ML) en el análisis de datos. Aunque eficaces para los datos estructurados y los análisis de rutina, los data warehouses tradicionales no fueron diseñados para manejar los datos no estructurados o la complejidad computacional requerida para los modelos de ML de capacitación.
Con sus capacidades de computación y almacenamiento escalables, los data warehouses se han vuelto cruciales para permitir aplicaciones de IA y ML. Estas plataformas modernas pueden procesar y analizar grandes cantidades de datos de diversas fuentes, lo que facilita la capacitación y la implementación de modelos XML.
Además, muchos proveedores de data warehouse ofrecen servicios integrados de ML e AI, lo que permite a los usuarios aplicar análisis predictivos y aprendizaje automático directamente a sus datos almacenados sin necesidad de hardware especializado o conductos de datos complejos. Esta integración ha impulsado el uso de IA y ML en varias industrias, mejorando la segmentación de clientes, la detección de fraudes y las capacidades de mantenimiento predictivo.
Descripción de OLAP y OLTP en almacenes de datos
OLAP (Procesamiento analítico en línea) y OLTP (Procesamiento de transacciones en línea) son conceptos fundamentales de administración de datos del negocio.
Los sistemas OLTP se centran en la administración de transacciones en tiempo real, manejando muchas transacciones pequeñas con consultas simples y estandarizadas. Están diseñados para garantizar el registro inmediato de las actividades comerciales y respaldar las operaciones esenciales en tiempo real. Estos sistemas tienen tiempos de respuesta rápidos medidos en milisegundos, manejan actualizaciones de datos rápidas y cortas iniciadas por los usuarios y son utilizados por personal y empleados de cara al cliente.
Por otro lado, los sistemas OLAP están orientados hacia el análisis complejo de datos, ya que tratan grandes volúmenes de datos mediante consultas complejas. Se centran en la agregación de datos de varias fuentes para proporcionar información sobre la toma de decisiones y la planificación estratégica.
Los sistemas OLAP tienen tiempos de respuesta más lentos que van desde segundos hasta horas, requieren grandes capacidades de almacenamiento de información debido a la agregación de conjuntos de datos extensos y son utilizados por analistas de datos, gerentes de negocios y ejecutivos para obtener vistas multidimensionales de los datos empresariales.
Data warehouse frente a data lake, data lake, data mart y data lake house
Cada data warehouse, base de datos, data lake y data mart son herramientas esenciales, pero sirven para distintos propósitos. Comprender sus diferencias clave le ayudará a seleccionar la mejor solución para sus necesidades específicas.
Data warehouse frente a data lake
Un data warehouse es un repositorio estructurado de datos procesados y limpiados para análisis específicos. Transforma y optimiza los datos para la creación de informes de inteligencia empresarial y la toma de decisiones.
Por el contrario, un data lake es un sistema de almacenamiento de gran tamaño que aloja datos sin procesar en todos los formatos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Ofrece flexibilidad y es ideal para análisis avanzados, aprendizaje automático y ciencia de datos exploratorios, donde los casos de uso futuros podrían no estar definidos.
Data warehouse frente a data mart
Un data warehouse es un repositorio centralizado para los datos de toda la empresa, que proporciona una vista histórica y consolidada. Un data mart es un subconjunto o "segmento" de un data warehouse centrado en un departamento, área temática o línea de negocio específicos.
Los data marts son más pequeños y ágiles que un almacén a gran escala. Su diseño optimizado permite respuestas más rápidas a las consultas y ofrece información personalizada para equipos o proyectos específicos.
Data warehouse frente a base de datos
Aunque ambos almacenan datos, las bases de datos y los data warehouses difieren fundamentalmente en su diseño y propósito. Una base de datos (a menudo relacional) está optimizada para transacciones en línea, como agregar, actualizar y eliminar registros.
Es la espina dorsal de las aplicaciones que soportan las actividades diarias del negocio. Por otro lado, se construye un data warehouse para el procesamiento analítico. Recopila datos de diversas entradas, los transforma en un formato coherente y los estructura para informes históricos, análisis de tendencias y análisis de negocios complejos.
Data warehouse frente a data lake house
Un data lakehouse es una arquitectura de administración de datos que combina las mejores características de «data lakes» y «data warehouses». Ofrece la flexibilidad, la rentabilidad y la escalabilidad de los data lakes y, al mismo tiempo, proporciona la administración de datos, las transacciones ACID y las características de estructura de los data warehouses.
Tipos de data warehouses
El tipo específico de almacén de datos que elija una empresa depende de las necesidades, el presupuesto y la infraestructura técnica exclusivos de una organización. Vamos a profundizar en los tipos comunes:
Almacén de datos cloud
El almacenamiento de datos en la nube ofrece las ventajas de escalabilidad, flexibilidad y rentabilidad. Se ejecuta en la infraestructura de los proveedores y, además, la migración a la nube libera a las organizaciones del mantenimiento del hardware en el sitio.
El almacenamiento en la nube puede expandirse rápidamente o contraerse en respuesta a las fluctuantes necesidades de almacenamiento y procesamiento. Las empresas suelen pagar según lo hacen con las soluciones cloud, que ayudan a gestionar los costes.
Software de almacenamiento de datos (local/licencia)
El software de data warehouse tradicional se instala y se ejecuta en los servidores de una organización. Esto ofrece un mayor control y personalización, ideal para escenarios complejos de requerimientos de seguridad o cumplimiento de normas.
Sin embargo, normalmente implica gastos iniciales por licencias, y sus equipos de TI internos son responsables de administrar y actualizar el hardware y el software.
Dispositivo de almacenamiento de datos
Un dispositivo de almacenamiento de datos ofrece un paquete preconfigurado con hardware y software diseñado para funcionar en conjunto sin problemas. Los dispositivos optimizan la configuración y administración de un data warehouse, minimizando la experiencia técnica que se necesita dentro de la empresa.
Sus desventajas pueden ser una flexibilidad limitada en comparación con la creación de una solución a partir de componentes individuales, y pueden implicar mayores inversiones iniciales.
Almacén de datos moderno
El centro de datos moderno representa una evolución, que a menudo aprovecha las tecnologías basadas en la nube para mejorar la velocidad, la continuidad del negocio y la capacidad de manejar nuevos tipos de datos.
Muchas soluciones modernas manejan datos estructurados y semiestructurados (como medios sociales y archivos de registro) junto con fuentes estructuradas tradicionales. Estos pueden incorporar características como el aprendizaje automático y el procesamiento en tiempo real para obtener conocimientos más avanzados y tomar decisiones.
Mejores Prácticas para Administración de Almacenes de Datos
El éxito del almacenamiento de datos comienza con la comprensión clara de las necesidades del negocio que pretende abordar. Involucre a las partes interesadas de toda la organización para garantizar que el diseño del almacén se alinee con los objetivos estratégicos.
Enfatice la calidad de los datos durante todo el proceso, implementando estrictos procedimientos de limpieza y validación para garantizar la confiabilidad de sus conocimientos. Mantenga documentación detallada de sus orígenes de datos, transformaciones y arquitectura para soportar el mantenimiento a largo plazo y la transferencia de conocimientos.
Elija una arquitectura de data warehouse y una pila de tecnología cuidadosamente, teniendo en cuenta la escalabilidad, el performance y la soberanía de datos. Implemente prácticas sólidas de control de datos para salvaguardar la seguridad y el cumplimiento de normas de sus datos.
Adopte un enfoque de desarrollo ágil e iterativo, que permita una retroalimentación temprana y una mejora continua de su solución de data warehouse.
El cumplimiento de estas prácticas recomendadas le ayudará a crear un almacén de datos que impulse la toma de decisiones informadas y ofrezca un valor empresarial tangible.
Tecnologías y herramientas de almacenamiento de datos
El data warehousing implica diversas tecnologías y herramientas para soportar todo el proceso, desde la recopilación de datos hasta conocimientos procesables.
En el corazón de la TI se encuentran las plataformas de almacenamiento de datos en la nube o las soluciones locales. Estas plataformas ofrecen capacidades optimizadas de almacenamiento y consulta de sus datos estructurados, que puede alojar en un servidor dedicado.
Las herramientas de integración de datos son esenciales para llevar los datos al almacén. Las opciones nativas de la nube ofrecen flexibilidad, mientras que las soluciones de proveedores como Informatica PowerCenter o Talend proporcionan conjuntos de funciones sólidas.
Estos manejan los procesos de "extraer, transformar, cargar" (ETL) o los más nuevos procesos de "extraer, cargar, transformar" (ELT) que preparan los datos para el almacén. Las herramientas de modelado de datos, como ER/Studio o PowerDesigner, ayudan a definir relaciones y estructuras dentro de los datos, lo que garantiza que estén organizados para un análisis óptimo.
Para aquellos que no desean administrar la infraestructura subyacente y buscan el servicio PaaS, Data Warehouse también está incluido en Data Platforms, que ofrece servicios de integración, administración, almacenamiento y análisis de datos unificados.
Cómo elegir una solución de almacenamiento de datos basada en la nube
Evalúe la escala actual y proyectada de los datos y si son principalmente estructurados, semiestructurados o no estructurados. Esto influye en las capacidades de almacenamiento y procesamiento que necesitará.
Otro punto a tener en cuenta es la rapidez con la que se deben ejecutar las consultas y si hay períodos de fluctuación de la demanda. Las soluciones cloud destacan en el escalamiento, pero asegúrese de que el proveedor pueda manejar sin problemas sus picos de carga de trabajo.
Determine la sensibilidad de los datos y cualquier requisito reglamentario que necesite cumplir. Los distintos proveedores ofrecen distintos niveles de cifrado, controles de acceso y certificaciones de la industria.
Los data warehouses cloud ofrecen modelos de precios flexibles. Analice sus patrones de uso para comprender las opciones de pago por uso en comparación con las suscripciones de tarifa plana y evitar costos inesperados. Por último, la facilidad de uso y la sobrecarga de administración varían entre las soluciones, por lo que debe considerar el nivel de habilidades técnicas disponibles dentro de su equipo.