Si los silos de datos o de información fueran Lex Luthor, el almacenamiento de datos sería Superman.
Cuando tu empresa encuentra información valiosa debe estar centralizada y ser accesible para todos en tu organización. Aquí es donde entra el data warehouse.
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Qué es data warehouse o almacén de datos
El data warehousing es una tecnología que agrega y analiza datos de diversas fuentes. Estos recursos revelan información valiosa sobre una empresa y su base de clientes. Con este conjunto de datos, los líderes de la empresa pueden justificar sus decisiones respaldados en datos cualitativos y cuantitativos.
Para qué sirve el data warehouse o almacén de datos
El data warehousing crea un sistema en el que estos recursos de información se procesan automáticamente y se comparten con las partes correspondientes. Al organizar los datos en una ubicación, tus empleados pueden resolver problemas más rápido y cumplir con los plazos de manera constante.
Con un data warehouse la información fluye de manera constante mientras los analistas la revisan. Esto hace posible que las empresas creen informes y paneles que monitorean y mejoran continuamente las funciones comerciales.
Un aspecto que debes tener en cuenta es que los data warehouses difieren de las bases de datos. Si bien ambas funciones comparten un objetivo similar, la funcionalidad de cada una tiene diferencias significativas.
La diferencia entre data warehouse y base de datos
Las bases de datos son estructuras que organizan los datos en filas y columnas para facilitar la lectura de la información. Los data warehouses son bases de datos que dan un paso adelante al permitir su análisis. No solo recopilan y organizan datos, sino que también los agregan para un uso comercial a largo plazo.
Además, los data warehouses no son lo mismo que los «lagos de datos». Si bien estos almacenan información, su contenido es distinto al que contiene un data warehouse.
La diferencia entre data warehouse y lago de datos
Los lagos de datos y los data warehouses almacenan información, pero su naturaleza es muy diferente. Los lagos de datos guardan datos sin procesar que aún no se han filtrado y definido. En cambio, los data warehouses almacenan datos estructurados que ya se han filtrado y tienen un uso específico y definido.
Debido a que los lagos de datos incluyen datos sin procesar, estos son más simples, accesibles, fáciles de usar y editar. Por el contrario, los data warehouses no son tan accesibles y el precio de realizar cambios es más alto. A pesar de ello, es mejor utilizarlos para decisiones a largo plazo.
Los 3 tipos de data warehouses
- Data warehouses empresariales
- Almacén de datos operativos
- Mercado de datos
1. Data warehouses empresariales
Este tipo de data warehouses son bases de datos centrales donde los datos se organizan, clasifican y utilizan para la toma de decisiones. Estos sistemas también etiquetan los datos y los clasifican para facilitar su acceso.
2. Almacén de datos operativos
Si bien el data warehouse empresarial es ideal para las decisiones comerciales a largo plazo, es mejor optar por un almacén de datos operativos (ODS, por sus siglas en inglés) para las actividades diarias. ODS se actualiza en tiempo real y almacena datos específicos de la actividad elegida.
3. Mercados de datos
Un mercado de datos es parte de un data warehouse. Está diseñado para apoyar a un departamento, equipo o función específicos. Cualquier información que se obtiene se almacena y organiza automáticamente para su uso posterior.
Ahora que estás más familiarizado con los fundamentos de los data warehouses, te compartimos algunos conceptos utilizados por la mayoría de las empresas.
3 conceptos de data warehouses con ejemplos
1. Data warehouse básico
Un data warehouse básico tiene como objetivo minimizar la cantidad total de datos que se almacena en el sistema. Lo logra al eliminar cualquier redundancia dentro de la información. Lo que la vuelve más clara y fácil de ver.
Como puedes notar en el siguiente ejemplo, este concepto centraliza la información de una variedad de fuentes. Luego, los empleados acceden a los datos directamente desde el almacén. Este sistema es útil para las pymes que desean un enfoque simple en el almacenamiento de datos.
Imagen basada en Oracle
2. Data warehouse con áreas de preparación
Algunos data warehouses limpian y procesan los datos antes de trasladarlos al almacenamiento. Estos sistemas tienen «áreas de preparación» donde la información se revisa, evalúa y luego se elimina o transfiere al almacén. De esta forma se asegura que solo se guarde la información más relevante y útil dentro del software.
Si observas el ejemplo a continuación, el área de preparación se posiciona entre las fuentes de datos y el warehouse. Para las empresas que procesan grandes cantidades de datos de clientes, este proceso ayuda a filtrar información irrelevante que no es provechosa para los equipos.
Imagen basada en Oracle
3. Data warehouse con mercados de datos
Los mercados de datos agregan otro nivel de personalización a un data warehouse. Una vez que los datos se procesan y evalúan, los mercados de datos agilizan la información para brindarla a los equipos y empleados que más la necesitan. Eso hace que tus departamentos puedan ser más productivos, ya que los datos de los clientes se envían directamente.
En el siguiente ejemplo, puedes ver cómo se utilizan los mercados de datos para enviar información a los equipos de ventas e inventario. Esto ayuda a los líderes empresariales a tomar decisiones más rápidas y aprovechar las oportunidades de marketing pertinentes.
Imagen basada en Oracle
Comienza tu camino en los almacenes de datos. Escoge el que vaya mejor con el tamaño de tu empresa y con las necesidades de tus equipos especializados.
