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Qué es el Data Warehouse y cómo ayuda a tu empresa

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¿Sabes que se generan más datos en dos días que en toda nuestra historia contemporánea? Cuando hablamos de datos masivos lo hacemos de Big Data, una de las claves fundamentales de los últimos años para la gestión eficaz de las empresas. Según la prestigiosa consultora Gartner, el mercado necesitará más de cuatro millones de profesionales formados en esta área para cubrir puestos relacionados en los próximos meses. En medio de todo este océano de datos, ¿cómo se están enfrentando las empresas a esta nueva realidad? Ahí es donde entra el Data Warehouse, una herramienta que constituye una pieza clave de la inteligencia empresarial (Business Intelligence) actual.

¿Qué es el Data Warehouse y en qué consiste?

Si buscas la traducción literal al castellano del término inglés Data Warehouse verás que hablamos de almacenamiento de datos, algo que te permitirá hacer una primera aproximación a un concepto que habla del proceso de recogida y gestión de datos procedentes de diferentes fuentes.

Cuando nos referimos a Data Warehouse lo hacemos a un almacén de datos que se suele utilizar para agrupar y analizar datos empresariales. Este proceso ayuda al uso estratégico de los datos, que podrán consultarse y ser analizados por parte de los usuarios de forma organizada, algo que marcará la diferencia y situará a una empresa en primera línea de juego al poder tomar decisiones a partir de una información más precisa.

Además, el uso de Data Warehouse constituye la base del Business Intelligence, siendo esta última un conjunto de procesos necesarios para ofrecer soluciones informáticas que nos dejen analizar el funcionamiento de una compañía.

Algo que debe quedar claro es que al hablar de Data Warehouse lo hacemos de un entorno y no de un producto que sirve para proporcionar a los usuarios información de apoyo en la toma de decisiones, reduciendo el tiempo dedicado a la búsqueda y multiplicando el rendimiento a la hora de realizar consultas que sirvan para la ejecución de informes y análisis.

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Funcionamiento del Data Warehouse

Cuando trabajamos con almacenamiento de datos podemos hacerlo con diferentes bases dentro de las que los datos se organicen mediante tablas y columnas. Mientras que cada columna puede incluir descripciones, como números o cadenas, las tablas pueden integrarse en esquemas a modo de carpetas. En el momento en el que los datos se añadan, se guardarán en tablas definidas por el esquema. Así, el usuario podrá elegir qué tablas de acceso le interesan.

Características del Data Warehouse

El Data Warehouse funciona como un depósito central en el que la información se incorpora siguiendo una serie de pasos que suelen ser los mismos: compilación de datos, limpieza, depuración en busca de fallos y exclusión de los errores que se localizan. Seguidamente, los datos pasan a ser clasificados para que resulten más fáciles de utilizar. Este almacén digital no dejará de crecer, haciendo posible la minería de datos.

En el año 1988, el trabajo de los investigadores de IBM Barry Devlin y Paul Murphy sirvió para que se dieran los primeros pasos con el concepto de Data Warehouse, aunque lo cierto es que esta denominación fue usada por primera vez por William H. Inmon, quien describió esta herramienta como una colección de datos orientada a un tema específico, integrado, variante y no volátil que soporta el proceso de la toma de decisiones. ¿Quieres entender cada una de estas características? ¡Sigue leyendo!

Infografía

Diferencias entre Analítica web, Big Data y Business Intelligence

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Orientación a temas específicos

Un Data Warehouse presenta información relacionada con un tema específico, ya sea información de producto, datos de venta o detalles que tengan que ver con proveedores con los que se relacione una empresa. Se hace así para que los usuarios puedan llevar a cabo un uso ágil.

Reúne datos integrados

Un Data Warehouse combina los datos de diferentes fuentes, ya sean archivos simples o bases de datos complejas, pudiendo almacenarse en distintos niveles que puedan adaptarse a las necesidades de cada usuario.

Cambia a lo largo del tiempo

Los datos que se incluyen en un Data Warehouse ofrecen información sobre un momento histórico concreto, categorizándose en un espacio temporal en el que los usuarios pueden enfocarse para realizar análisis de tendencias o comparaciones de datos.

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No es volátil

Cuando se agregan nuevos datos, los anteriores no se omiten. Esto significa que los primeros datos no pueden cambiarse ni eliminarse una vez que se almacenan, sirviendo siempre de consulta.

Ventajas del Data Warehousing

¿Quieres saber cómo puede ayudar a una empresa la utilización del Data Warehousing? Lee atento las principales ventajas:

  • El uso de un almacén de datos permitirá a los usuarios de una empresa acceder con facilidad a los datos relevantes de diferentes orígenes en un solo lugar.
  • Proporción de información exacta sobre diferentes actividades que sirva en la elaboración de informes y consultas específicas, reduciendo el tiempo que se dedique a ello y permita tomar decisiones fundamentadas.
  • Integración de multitud de fuentes de datos que reduzca la presión en el sistema de producción.
  • La reestructuración e integración de los datos facilitará muchísimo al usuario el uso de informes y análisis generados.
  • Mediante el uso de Data Warehouse los usuarios pueden acceder a una inmensa cantidad de datos históricos, lo que permitirá que analicen y creen comparativas sobre diferentes periodos de tiempo y tendencias con el objetivo de realizar predicciones futuras a partir de datos precisos, coherentes y de calidad.

Diferencias con Database y Datalake

A la hora de almacenar Big Data, junto a la utilización de Data Warehouse, las empresas se suelen servir de bases de datos (Database) y lagos de datos (Datalake) con el fin de reunir datos que se puedan analizar a posteriori. ¿Pero cuáles son las principales diferencias entre sí?

Mientras que un Data Warehouse se crea específicamente para llevar a cabo el análisis de datos con el objetivo de entender sus relaciones y tendencias, una Database suele utilizarse para agrupar datos tales como registros de transacciones. Por su parte, los Datalake sirven como repositorios centralizados. Para tener más claras sus divergencias, compararemos el uso de almacenes de datos con Database y Datalake a continuación:

Diferencias entre Data Warehouse y Database

  • Mientras que en el almacenamiento de datos podemos cargar análisis o informes, en Database debemos limitarnos al procesamiento de transacciones.
  • En Data Warehouse podemos incluir datos de multitud de fuentes mientras que en bases de datos estos deben provenir de un único origen.
  • El registro de datos en Data Warehouse se realiza mediante cargas de escritura masivas por lotes, pero en Database este proceso se realiza según disponibilidad de nuevos datos.
  • El almacenamiento de datos en Data Warehouse se optimiza para que el acceso en consultas se pueda realizar a la máxima velocidad a través de columnas, mientras que en Database la optimización se centra en las operaciones de escritura registradas mediante filas.
  • El acceso a los datos en Data Warehouse se optimiza para minimizar las operaciones entrantes y salientes al tiempo que se maximiza el rendimiento de los datos; en bases de datos se accede a importantes volúmenes de operaciones de lectura reducidas.

Diferencias entre Data Warehouse y Datalake

  • En Data Warehouse sólo se almacenan datos modelados o estructurados, mientras que en Datalake no se hacen excepciones de datos, almacenándolos de todo tipo, ya sean estructurados, semiestructurados o no estructurados.
  • En cuanto al procesamiento, en Data Warehouse es necesario dar forma y estructura a los datos (schema-on-write). En Datalake, sin embargo, lo que se carga son datos sin procesar hasta que sean realmente utilizados (schema-on-read).
  • Mientras que los usuarios de Data Warehouse suelen ser analistas, científicos de datos y desarrolladores, los de Datalake también suelen ser ingenieros de datos y arquitectos de la misma área.
  • La tecnología en la que se basa el Data Warehouse existe desde hace varias décadas, mientras que la base de los Datalake (Big Data) es mucho más nueva. Por eso podemos decir que la seguridad del Data Warehouse es más potente.
  • Por último, la calidad de los datos es muy diferente. Cuando trabajamos con Data Warehouse utilizamos datos seleccionados al detalle, mientras que en el caso de los datos de los lagos es opcional que hayan sido cribados al no ser procesados.

Ejemplos del uso de Data Warehouse

El uso de Data Warehouse en las empresas que manejan grandes cantidades de datos está cada vez más extendido, siendo habitual en sectores como el de las telecomunicaciones, donde se suele estudiar la productividad interna y los cambios del mercado para diseñar estrategias de marketing o llevar a cabo auditorías.

En el sector del consumo masivo se lucha por mantener una posición en el mercado y se usan datos clave para elaborar campañas de marketing, mientras que en el sector del transporte, el Data Warehouse puede servir para realizar el seguimiento de equipajes, el control de los destinos más frecuentes o el almacenamiento de datos de clientes.

De igual modo, los minoristas pueden hacer uso de esta herramienta para estudiar las características demográficas de sus clientes o sus hábitos de compra, así como en el sector bancario puede ayudar a identificar clientes potenciales o posibles fraudes. El análisis de reclamaciones en el sector seguros y la comparativa de productos en el caso de los fabricantes son dos ejemplos más del uso actual que se da en el mercado a un Data Warehouse.

Herramientas Data Warehouse

Entre las herramientas de Data Warehouse más utilizadas destacan tres que queremos presentarte:

MarkLogic

Se trata de una solución que permite que la integración de datos sea más fácil y rápida mediante el uso de una serie de características empresariales. Gran cómplice a la hora de realizar búsquedas complejas, con ella podemos consultar datos tan dispares como documentos, relaciones y metadatos.

Oracle

Con el mérito de ser la base de datos líder del sector, Oracle ofrece una gran cantidad de soluciones que ayudan a optimizar las experiencias de los clientes aumentando su eficiencia operativa.

Amazon RedShift

Sencilla a la par que rentable para analizar todo tipo de datos mediante el SQL estándar y herramientas de Business Intelligence, RedShift permite ejecutar análisis de datos vendiéndose como el almacén de datos en la nube más utilizado y rápido del mercado, y prometiendo hasta tres veces más rentabilidad que sus competidores. La optimización de consultas es uno de sus puntos fuertes.

Y tú, ¿con cuál te quedas? ¿Has probado alguno? ¡Déjanos un comentario y cuéntanos tu experiencia! Además, si este post te ha interesado es probable que encajes en nuestro Máster en Business Intelligence y Análisis de Datos, en el que aprenderás los conceptos, las técnicas y las herramientas que obtenemos de tecnologías asociadas al Big Data y al Business Intelligence para transformar los procesos de negocio de las compañías. ¡Te esperamos!

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David Molina

Periodista especializado en redacción y social media. Departamento de Marketing y Comunicación de IEBS Business School. Leer más

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