Data warehouse: qué es y para qué sirve

La data warehouse es una tecnología que, a pesar de ser relativamente nueva, ha demostrado ser una herramienta útil para miles de empresas en todo el mundo. Por esta razón, hemos redactado este artículo en donde conocerás más sobre este tipo de plataformas y sus principales. Además, conocerás algunos ejemplos y aprenderás cómo se debe estructurar un almacén de datos.

¿Qué es una data warehouse?

Dentro de la data Ingeneering las data warehouses se definen como almacenes de datos que contienen grandes cantidades de información de todo tipo. Esta tecnología es empleada por diversas empresas para resguardar documentos que incluyen nombres, direcciones, números de tarjetas, por ejemplo. El objetivo de estas plataformas es el de permitir acceso a programadores para generar reportes y realizar análisis de datos de manera detallada.

Los depósitos de datos tienen una gran utilidad dentro del business intelligence, puesto que reciben información de más de una fuente al mismo tiempo. Toda la información se manipula para ofrecer una perspectiva más clara acerca del rendimiento general de una compañía en un período de tiempo determinado. El depósito funciona separado de una base de datos gracias al uso de distintas tecnologías de transferencia de información.

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Características

Las data warehouses tienen un rol funcional crucial dentro de la arquitectura big data de un negocio debido a que facilita el acceso a grandes cantidades de información. Además, cuenta con una serie de características que las diferencian de una base de datos convencional. Entre algunas de estas características podemos destacar las siguientes:

• Funciones integradas. Al ser un sistema que tiene como objetivo eliminar las inconsistencias existentes en sistemas operaciones, permite integrar todos los datos en una estructura homogénea. Esto ayuda a facilitar la gestión general de la información disponible al separarla por tipo, tamaño, fecha de creación, etc.
• De carácter temático. Esta característica hace referencia a la capacidad que poseen las data warehouses para ordenar los archivos almacenados. Cada elemento dentro del almacén se organiza por temas y se categorizan con el fin de que sean fáciles de buscar y analizar.
• Inteligencia histórica. Se refiere a las funciones que provee esta tecnología para resguardar data a través de registros temporales. Esto permite realizar consultas acerca de información recopilada en el pasado para efectuar análisis comparativos dentro de un lapso de tiempo determinado.
• No posee volatilidad. Todos los datos que se registren en el sistema se mantendrán allí permanentemente, ya que no pueden ser eliminados. Dicha característica contribuye a que la fiabilidad de la información contenida sea mucho mayor, lo que evita inconsistencias al momento de ejecutar análisis de comparación.

Ejemplos

Como te mencionábamos, las data warehouses poseen una gran variedad de funciones que les permiten ser empleadas en distintos ámbitos. Algunos ejemplos son los siguientes:

• Telecomunicaciones. Las herramientas big data son un recurso frecuentemente utilizado por las empresas dedicadas a las telecomunicaciones, debido a que ayudan a estudiar la productividad interna. Además, son implementadas para realizar análisis de mercado y para predecir el comportamiento de una plataforma existente cuando se instale una nueva tecnología. Los almacenes de datos, en este sentido, sirven para guardar facturas, números telefónicos, direcciones IP y otros datos personales de los clientes registrados en una red.
• Transporte. Los almacenes de información también ofrecen beneficios para la industria del transporte público en distintas partes del mundo. Por ejemplo, el registro de créditos para pagar el bus en Caracas es gestionado por una data warehouse. Cada vez que realizas un pago para utilizar el tren estás realizando solicitudes al banco de datos para consultar tu saldo y datos personales.
• Sector de consumo. Aquí, las empresas utilizan los almacenes de datos para registrar información sobre los distintos usuarios que compran productos o usan ciertos servicios. Con estos elementos, las compañías pueden determinar qué artículo tiene mayor demanda en el mercado y cuál es la opción de compra preferida por un número específico de consumidores.

Tipos

Los almacenes de información de una empresa se pueden clasificar en distintos tipos, los cuales ofrecen distintas funciones dependiendo de la cantidad de data. Las data warehouses se pueden clasificar de la siguiente manera:

• Enterprise data warehouse. Es uno de los temas de estudio más importantes dentro de una maestría en big data. Se trata de un sistema de almacenamiento de datos centralizado que unifica toda la información disponible para que la empresa pueda acceder a ella. Permite la implementación de restricciones de usuario a través de comandos que ayudan a mantener cada archivo protegido de ataques externos. Cumplen la función de organizar y representar documentos.
• Operational data store. Un almacén de datos operativos es un sistema en donde todos los archivos se registran en tiempo real y se mantiene actualizados con una latencia muy baja. Debido a esto, se emplea comúnmente para monitorear las operaciones empresariales que se realizan en cada minuto u hora de trabajo. Tiene la principal función de servir como un área lógica provisional dentro de un almacén de información.
• Data mart. El mercado de datos se define como un subconjunto perteneciente a un almacén de información dedicado a un área determinada. Por ende, es usado para recopilar data proveniente de las operaciones generales de un departamento de una empresa. Debido a sus características, se destina a áreas como las finanzas y ventas de una compañía. Permite realizar indicadores, evaluar objetivos y efectuar análisis detallados sobre el rendimiento de un negocio gracias a que los datos se recopilan directamente de las fuentes.
• Data lake. Un lago de datos es un repositorio en donde se almacena información estructurada y no estructurada sin importar su tamaño. Facilita la recolección de data sin utilizar procesos de ordenanza y permite mostrar tableros, análisis y gráficos visuales. En esta plataforma, se pueden implementar el machine learning y distintos procesos de big data.

Data lake vs. data warehouse

Para determinar que opción es mejor entre data lake vs data warehouse es necesario que conozcas qué beneficios aportan cada uno de estos sistemas, y algunos son:

• Beneficios de las data warehouses
  • Organiza y representa cada apartado de información por temática para que el acceso a su contenido sea mucho más sencillo.
  • Todos los datos están disponibles rápidamente gracias a que han sido ordenados a través de procesos sumamente optimizados.
  • Funcionan como una única fuente de información veraz gracias a que todos los archivos se encuentran unificados.
• Beneficios de los data lakes
  • Permiten el almacenamiento de grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados.
  • El acceso a la información disponible es mucho más rápida debido a que la data no ha pasado por ningún proceso de organización.
  • Facilita el análisis de una mayor cantidad de datos de manera simultánea, lo cual brinda amplia sus usos de manera efectiva.

En resumen, podemos decirte que las data warehouses son mucho más útiles para empresas que requieren almacenar información de manera detallada. Mientras tanto, los data lakes tienen un mejor rendimiento en casos en donde se necesite recopilar grandes cantidades de datos sin necesidad de que sean ordenados.

¿Cómo se construye una data warehouse?

Para construir una Azure data warehouse, por ejemplo, se requiere del cumplimiento de ciertos requisitos y de la aplicación de distintas tecnologías. Si quieres aprender cómo construir una data warehouse, es necesario que sigas los siguientes pasos:

Etapa inicial

A lo largo de este proceso, como ingeniero en informática tendrás la responsabilidad de identificar la cantidad de datos que almacena la empresa. Al mismo tiempo, deberás llevar a cabo un estudio de data marts que te permita identificar todas y cada una de las fuentes de información disponibles en el sistema. Para ello, puedes consultar las bases de datos del negocio o conocer qué tipos de plataformas sociales utiliza la compañía para captar clientes.

Etapa de desarrollo

Una vez conozcas la cantidad de información con la que deberás trabajar y de dónde viene, será momento de que desarrolles el modelo del almacén de datos. Para ello, es necesario que crees una base de datos central en donde toda la información será depositada mediante distintos canales.

También deberás hacer uso de herramientas de extracción, transformación y carga para ordenar todos los datos. Algunos de estos instrumentos digitales son programas como SQL Integrated Services, IBM InfoSphere Information Server u Oracle GoldenGate, por ejemplo.

Etapa de implementación y documentación

En las fases finales de estructuración de una data warehouse tendrás que hacer uso de técnicas de análisis inteligente para manipular la información dentro del sistema. Para ello, puedes utilizar gráficos, cuadrículas o tablas para visualizar los datos. Programas como Microsoft PowerBI y Oracle BI son buenos para efectuar estas labores.

Luego de esto, deberás realizar un reporte detallado en donde se describa todo el proceso relacionado con la implementación del almacén de datos que acabas de implementar. Además, es recomendable que efectúes informes en donde se demuestren avances positivos relacionados con el uso de esta tecnología en la empresa.

Esperamos que la información proporcionada te haya sido útil para aprender sobre data warehouse. ¡Si quieres cursar algunas de las mejores carreras mejor pagadas en Colombia, inscribete hoy en la Universidad Internacional de Valencia (VIU)! Contamos una oferta académica sumamente extensa que cubre las principales profesiones de mayor demanda. Además, ofrecemos más de 80 títulos con validez en todo el mundo.