La importància de les dades en els negocis s'ha tornat una qüestió indubtable. Cada vegada més, les empreses s'estan donant compte de la rellevància, no sols de disposar de dades de qualitat, sinó també de tenir-los organitzats i emmagatzemats de manera òptima perquè puguin ser gestionats apropiadament. En aquest sentit, l'emmagatzematge de dades és, avui, un requeriment bàsic en qualsevol companyia i la integració de dades un recurs imprescindible. Malgrat això, en moltes ocasions, les empreses segueixen sense ser conscients de les diferències entre una base de dades i un data warehouse, una cosa definitivament important ja que un data warehouse no compleix les mateixes funcions ni comeses que una base de dades corrent.
Un data warehouse o DWH és, efectivament, un procés de magatzematge de dades; però, a diferència de les altres bases de dades, està pensat i preparat per a potenciar l'anàlisi de dades i les data-driven decisions. Un data warehouse pot estar allotjat en un servidor propi de l'empresa o bé en el núvol i rep informació de diferents orígens, normalment softwares de gestió empresarial, bases de dades relacionals, fitxers solts en diferents formats i plataformes web que recopilen dades com Google Analytics, Google Ads o xarxes socials. Així mateix, un data warehouse també emmagatzema metadades que són aquelles 'dades mare' que s'utilitzen per a evitar errors o assegurar-se que les dades s'actualitzen correctament.
Per tant, una base de dades qualsevol és, simplement, un lloc on s'acumulen una gran quantitat de dades. En canvi, un data warehouse no sols col·lecciona dades, sinó que els prepara perquè puguin ser treballats fàcilment i, a més, propícia el data analysis i la presa de decisions empresarials.
La majoria d'organitzacions treballen o acumulen grans quantitats de dades que tenen estructures i formats diferents i que, per tant, no poden ser interpretats de manera conjunta i la seva utilitat passa a ser limitada. De què serveix tenir dades sobre la nostra activitat empresarial, sobre els nostres clients o sobre tercers si no podem comprendre'ls?
Les dades que s'emmagatzemen en un data warehouse prèviament passen per un procés d'integració que els normalitza i estandarditza perquè siguin compatibles entre ells. És a dir, els diferents formats i estructures s'adapten perquè puguin ser interpretats en el seu conjunt, així com comparar-los, filtrar-los i treballar-los mitjançant eines d'anàlisis de dades o visualització de dades com Power BI. Així mateix, les dades són verificades i consolidades. De fet, el data warehouse és una de les eines clau per a dur a terme un procés data consolidation o consolidació de les dades, que consisteix a comprovar que no hi ha discordança entre les dades i a assegurar-se que no estiguin duplicats o continguin errors. El data consolidation també potència la presa de decisions data-driven —decisions basades en anàlisis de dades—, redueix costos operacionals i garanteix la qualitat de la informació de la qual disposem (data quality).
A més, per a facilitar la seva anàlisi i interpretació, les dades són organitzades per temàtiques i estructurats en processos, vistes, dimensions i mètriques. Les normes i esquemes pels quals es regeixen les dades són definides pels responsables de la seva gestió i també es poden administrar els permisos dels quals disposen els usuaris de la companyia.
Bàsicament, doncs, una base de dades inclou dades no tractats 'en brut', mentre que en un data warehouse les dades estan llestes per a ser treballats o usats. Per a realitzar reports, gràfics o visualitzacions sòlides, tenir les dades emmagatzemades en un data warehouse és essencial.
A més, una dels avantatges més preuats dels data warehouse és que són sistemes de magatzematge de dades no volàtils i variables en el temps. És a dir, la informació emmagatzemada en un data warehouse no es perd ni es modifica. Una vegada una dada s'emmagatzema, queda accessible per sempre i s'obre en una versió de només lectura perquè ningú pugui eliminar-ho. Així mateix, el data warehouse recopila les noves dades que es van generant i els adapta als que ja contenia. És, per tant, la millor manera de tenir un registre històric de totes les dades de la companyia que, a més, es va actualitzant de manera automàtica per a poder realitzar anàlisis temporals, detectar ineficiències i corregir-les i identificar punts forts i oportunitats. Els canvis que es realitzen en les dades ja existents queden registrats perquè siguin reflectits en els nous informes o quadres de comandament. Bàsicament, disposar d'un data warehouse fomenta la innovació i les estratègies de business intelligence d'una empresa.
El concepte de data warehousing es va originar a la fi dels anys 80 gràcies als investigadors d'IBM, Paul Murphy i Barry Devlin. Encara que no van inventar els magatzems de dades o les bases de dades, van ser pioners en el desenvolupament d'un enfocament empresarial específic per a satisfer les necessitats d'informació de les organitzacions. La seva innovadora arquitectura es basava en el flux de dades des dels sistemes operatius corporatius fins als entorns de suport a la presa de decisions.
El data warehousing s'ha convertit en un component vital per al bon funcionament de les empreses. Combina la capacitat d'emmagatzematge de dades amb el procés de presa de decisions basat en l'anàlisi de dades, també conegut com "data-driven decisions".
En resum, el data warehouse empresarial neix de la integració entre els magatzems de dades i el procés de presa de decisions informades. Aquesta combinació permet a les organitzacions accedir a informació clau i basar les seves decisions en dades de confiança i anàlisis profundes.
El concepte de "data warehouse" ha estat estretament lligat a la presa de decisions basades en dades i a la utilització eficient de les dades corporatives des dels seus inicis. En la seva essència, es tracta d'un magatzem de dades dissenyat específicament per a satisfer les necessitats d'intel·ligència empresarial i anàlisi de dades de les organitzacions. És comunament conegut com Enterprise Data Warehouse (EDW, per les seves sigles en anglès).
En termes més precisos, un data warehouse pot definir-se com una arquitectura d'emmagatzematge i integració de dades que facilita l'organització, transformació, comprensió i gestió de les dades, així com la seva posterior utilització per a prendre decisions comercials més encertades. La creació i desenvolupament d'aquesta arquitectura, juntament amb les operacions associades, es coneixen com "data warehousing", que implica la recopilació, integració i organització de dades en un data warehouse.
A diferència d'altres bases de dades, l'objectiu principal d'un data warehouse és agilitzar la transformació de les dades en informació valuosa per al negoci, així com proporcionar un accés més fàcil als usuaris de l'empresa. En lloc de simplement emmagatzemar dades en brut, l'enfocament del data warehouse està a convertir aquestes dades en coneixements rellevants que impulsin la presa de decisions informades.
Un data warehouse generalment actua com el repositori central de dades d'una organització. Després d'extreure les dades de les seves fonts d'origen i integrar-los en el data warehouse, se sotmeten a un procés de tractament, transformació i organització en vistes, taules de dimensions i taules de fets. La metodologia més comunament utilitzada per a aquest propòsit és el procés ETL (Extract, Transform and Load), o més recentment, ELT (Extract, Lloeu and Transform).
Una vegada que les dades han estat transformats i organitzats, els usuaris poden accedir a ells a través de consultes SQL, eines d'intel·ligència empresarial com Power BI, plataformes de gestió de clients com un CRM, entre altres. El data warehouse proporciona una capa d'abstracció que facilita l'accés a les dades de manera estructurada i coherent, la qual cosa permet als usuaris obtenir informació rellevant per a la presa de decisions empresarials.
El data warehouse se caracteriza por su arquitectura, que se compone de diversas capas que interactúan entre sí y con los datos.
L'arquitectura clàssica d'un data warehouse consta de 3 capes:
Capa d'extracció (Bronze): En aquesta capa, també coneguda com a capa de Staging, les dades s'extreuen de les seves fonts d'origen, generalment mitjançant scripts SQL o altres tècniques d'extracció.
Capa d'integració (Silver): En aquesta capa, les dades de les diferents fonts s'integren en el data warehouse. Després d'emmagatzemar-se, les dades es transformen i es modelen utilitzant esquemes d'estrella o floc de neu. Després es carreguen en un servidor OLAP (Processament Analític en línia) per a la seva anàlisi posterior i ús en la presa de decisions.
Aquestes dues capes inicials solen implementar-se a través del procés ETL (Extract, Transform, Lloeu), que implica l'extracció, transformació i càrrega de les dades.
Capa de presentació (Gold): En aquesta capa, les dades es preparen per al seu consum per part dels usuaris. S'organitzen de manera que estiguin llestos per a ser utilitzats i exportats en plataformes d'intel·ligència empresarial, generació d'informes i visualització de dades, com Power BI o altres interfícies front-*end.
Cada vegada més empreses opten per emmagatzemar les seves dades en magatzems de dades en el núvol a causa de diverses raons. Alguns dels motius més destacats són la major velocitat, la possibilitat d'escalabilitat i una inversió inicial més baixa, així com un estalvi significatiu en costos de manteniment.
El data warehouse en el núvol, ja sigui públic o privat, no sols ofereix major agilitat a les organitzacions, sinó que també permet l'adopció de nous fluxos de dades i tipus d'anàlisis que redefineixen el concepte tradicional de data warehouse.
A més, els data warehouses en el núvol poden millorar la velocitat de les consultes i les transformacions en aprofitar el processament en paral·lel (MPP, per les seves sigles en anglès).
És important destacar que, igual que qualsevol tecnologia, el data warehousing està en constant evolució i la majoria dels proveïdors de magatzems de dades en el núvol ja consideren l'escalabilitat com un requisit bàsic.
Tenir el control dels actius de dades dels quals disposem és fonamental. Les dades ja són una de les principals matèries primeres d'una organització en la mesura en què contenen informació de valor que permet a les empreses optimitzar les seves estratègies i accions estratègiques.
En aquest sentit, la integració de dades és un procés necessari per a poder aprofitar el poder de les dades.
Data integration per a la presa de data-driven decisions
Per a poder aprofitar el valor de les dades el primer pas és recopilar-los. Les dades constitueixen informació que pot esdevenir la clau a l'hora d'analitzar el rendiment d'una empresa, així com identificar les necessitats i el comportament dels nostres consumidors per a posteriorment prendre decisions basades en dades o data-driven decisions. Les dades són ara un dels actius més importants per al procés de presa de decisions empresarials. No obstant això, moltes companyies segueixen sense aprofitar el potencial de les dades dels quals disposen pel fet que les dades es troben dispersos en sitges fragmentades o no són tractats degudament. En aquest sentit, la integració de dades es posiciona com la solució a aquesta problemàtica.
Vols aprendre a aprofitar les dades per a millorar el procés de presa de decisions? Descàrrega el nostre e-book amb les 8 claus per a prendre data-driven decisions!
Què és la integració de dades o data integration?
La integració de dades és un procés estratègic basat en la unificació de totes les dades d'una empresa, habitualment emmagatzemats en diferents fonts de dades a les quals només tenen accés unes certes persones d'una organització. Així, la integració de dades consisteix en la integració de totes les dades empresarials en un únic magatzem de dades o data warehouse.
Lluny de ser un procediment simple, la integració de dades inclou moltes pràctiques més enllà del trasllat de les dades d'un lloc a un altre. Qualsevol procés d'integració de dades ben elaborat ha de comprendre la transformació i consolidació dels actius de dades. Per parts, les dades es recopilen i s'emmagatzemen en una font de dades provisional on els científics de dades procedeixen a netejar-los —excloent la informació innecessària o les dades que contenen errors—, filtrar-los —comprovant la seva fiabilitat i interès segons la lògica del negoci— i consolidar-los. Així mateix, les dades es converteixen a un mateix format perquè siguin compatibles els uns amb els altres i puguin ser analitzats en el seu conjunt, així com procedir a fer agregacions i combinacions si és necessari. Una vegada les dades estan preparades per a ser usats, es carreguen al data warehouse per a ser inventariats. Un data warehouse ha de tenir la capacitat d'actualitzar les dades de manera automàtica al llarg del temps.
Aquest procés permet als analistes obtenir informació nova —moltes vegades desconeguda pels empresaris— i fiable sobre l'activitat empresarial, els clients, els processos, operacions, etc.
La importancia de la data integration o integració de dades en 'entorn empresarial
La integració de dades és un dels processos més primaris per a qualsevol empresa que no vulgui quedar-se enrere. Com ja hem esmentat, si les dades no estan integrats, resultarà pràcticament impossible aprofitar-los. Disposar de molta informació no serveix de res si aquesta informació és inexacta, errònia o no pot ser analitzada en el seu conjunt.
Vegem-ho amb un exemple. Imaginem que una empresa està preparant el llançament d'un nou producte o servei. Perquè el nou producte o servei no esdevingui un fracàs, poder analitzar la informació clau sobre els productes o serveis previs resultarà crucial. A més, probablement la companyia voldrà analitzar els productes de la competència, estudiar les seves buyer persona, etc. Les organitzacions solen disposar d'aquesta mena d'informació, encara que emmagatzemada en llocs diferents pel fet que cada departament emmagatzema les dades que necessita en el seu propi repositori.
No obstant això, això és un error i pot comportar el fracàs degut a la impossibilitat d'obtenir una visió global de la situació i analitzar tots els aspectes en joc per a poder treure conclusions clares i prendre les decisions adequades.
Després d'un procés d'integració de dades, tota la informació de valor està unificada i integrada en un únic lloc i tots els departaments i actors de l'empresa poden accedir a ella. A més, el procés garanteix que la informació no sols és correcta, sinó que a més és útil i conté insights de valor per al negoci. Precisament per això, la integració de dades fomenta la generació de noves oportunitats de negoci, la presa de millors decisions i l'augment de la productivitat i el rendiment empresarial. És, per tant, la manera òptima de generar intel·ligència de negoci per a disminuir riscos, evitar errors i aconseguir resultats òptims.
Com dur a terme un procés de data integration o integració de dades?
Les formes en les quals el procés pot ser realitzat són múltiples. Bismart, com a empresa partner Power BI preferent de Microsoft a Espanya, solem apostar pel procés ETL (Extract, Transform and Lloeu), mitjançant la tecnologia de Microsoft SSIS (SQL Server Integration Services). No obstant això, adaptem el procés a les necessitats específiques de cada negoci.
Quins beneficis suposa la data integration?
La integració de dades suposa nombrosos avantatges empresarials, algunes de les quals ja han estat esmentades. No obstant això, les més destacades són:
Estalviar temps: El procés de recopilar dades requereix entre el 60% i el 80% del temps que les organitzacions dediquen a business intelligence. La integració de dades automatitza aquest procés, disminuint enormement la quantitat de temps que els científics o analistes de dades dediquen a tasques innecessàries que poden ser automatitzades. Un dels punts forts de la data integration és que la informació sempre està llesta per a poder ser analitzada.
Estalviar: Eliminar tasques poc productives i innecessàries es tradueix a alliberar recursos humans, físics i operatius. Tot això comporta un estalvi de diners substancials i l'augment del ROI.
Informació útil i fiable: Un procés de data integration dut a terme de la manera correcta ha de provenir que les dades o la informació de la qual disposa l'empresa és totalment fiable i que resulta útil per a la consecució dels objectius empresarials establerts.
Registre històric d'informació: Un data warehouse constitueix un inventari històric que s'actualitza automàticament i que pot ser revisat per períodes de temps.
Promou la creació de noves estratègies i oportunitats de negoci: Quan una empresa inverteix en integració de dades, la data integration esdevé un motor energètic imparable que impulsa el llançament de noves estratègies empresarials i la generació de noves oportunitats de negoci. Disposar d'informació més eficaç es tradueix a prendre millors decisions, a enriquir les operacions estratègiques, reduir riscos i fomentar accions més oportunes.
A més dels aquí llistats, la integració de dades suposa molts altres avantatges. Estalvi de temps i diners, el descobriment d'informació prèviament desconeguda, dades accessibles en tot moment i llestos per a ser tractats. Què més es pot demanar? Invertir data integration és invertir en el futur!Alguns dels beneficis més destacats de la integració de dades són:
Estalvi de temps: La recopilació de dades sol ocupar una gran part del temps dedicat a la intel·ligència empresarial d'una organització, representant entre el 60% i el 80%. En automatitzar aquest procés a través de la integració de dades, s'aconsegueix reduir significativament el temps necessari, eliminant tasques innecessàries. D'aquesta manera, la informació està llesta per a ser utilitzada de forma més ràpida i eficient.
Estalvi de diners: En eliminar tasques innecessàries i optimitzar els recursos humans i físics involucrats en la gestió de dades, s'obté un estalvi important de costos. La integració de dades permet maximitzar l'eficiència dels processos i obtenir un alt retorn de la inversió, en reduir despeses innecessàries i millorar la productivitat global de l'empresa.
Informació més de confiança i eficient: Mitjançant la integració de dades, es garanteix que la informació obtinguda sigui precisa i de confiança. En processar i filtrar les dades de manera sistemàtica, es millora la qualitat de la informació, la qual cosa resulta en una presa de decisions més informada i encertada.
Registre històric d'informació: En centralitzar les dades en un únic emmagatzematge, es crea un registre històric complet de tota la informació de l'empresa. Això proporciona una visió panoràmica del desenvolupament i evolució de l'organització al llarg del temps, la qual cosa facilita l'anàlisi retrospectiva i la identificació de tendències i patrons rellevants.
Noves estratègies empresarials: La integració de dades pot impulsar les iniciatives empresarials en proporcionar nova informació i coneixement més profund sobre tots els aspectes i processos de l'empresa, així com sobre els clients. En enriquir les operacions estratègiques amb dades integrades, es pot millorar la presa de decisions, optimitzar els processos interns i reduir els riscos associats a les accions empresarials.
En resum, la integració de dades ofereix nombrosos beneficis, incloent-hi un estalvi de temps i diners, informació de confiança i eficient, un registre històric complet i l'impuls de noves estratègies empresarials. En aprofitar aquests avantatges, les organitzacions poden millorar el seu rendiment i competitivitat en el mercat.
Com ja s'ha avantdit, un data warehouse suposa molts avantatges competitius en relació a una base de dades qualsevol. En poques paraules, el data warehouse assegura la qualitat de les dades i aquests estan condicionats perquè realitzar anàlisis de dades sigui una tasca senzilla. De fet, disposar d'un data warehouse redueix significativament el temps que suposa realitzar anàlisi, reports, visualitzacions o quadres de comandament.
A més, en un data warehouse les dades estan més segurs i protegits, són més fiables i precisos i es transformen en informació i insights més profitosos. Així doncs, tenir les dades emmagatzemades en un data warehouse augmenta la capacitat de reacció de l'empresa i optimitza la presa de decisions empresarials basades en dades de qualitat, actualitzats i fiables. Prendre millors decisions empresarials i entendre amb exactitud la situació en la qual es troba la nostra empresa, suposa, al seu torn, estalviar en costos, generar més ingressos, disposar d'un major retorn de la inversió i oferir un millor servei als clients.
D'altra banda, la integració, normalització i consolidació de les dades promou el treball cooperatiu entre els diferents departaments que ja no tindran informacions diferents i podran treballar a l'una. Un data warehouse ajuda al fet que tots els departaments d'un negoci tinguin accés a la mateixa informació i, per tant, puguin treballar en equip, contrastar dades de manera ràpida i consultar informació externa al seu departament. Això evita confusions i malentesos. A més, els DWH fan que la gestió de les dades es converteixi en una tasca àgil i intuïtiva i estan pensats perquè usuaris no experts puguin accedir a ells, consultar-los o extreure'ls sense risc que, per falta de coneixement, les dades siguin eliminades o alterades.
A més, tenir les dades emmagatzemades en un data warehouse és garantia que les dades estan protegides, que no es perdran o es faran canvis que no es puguin recuperar i que tota la informació és correcta.
En l'entorn empresarial actual, les bases de dades exerceixen un paper fonamental en la gestió de la informació per a aconseguir la competitivitat. No obstant això, a mesura que una empresa creix i cerca expandir-se, sorgeix la pregunta de si continuar utilitzant un sistema de bases de dades o fer el salt a un data warehouse.
Quan és el moment adequat per a realitzar aquesta transició?
A mesura que una empresa acumula grans volums de dades provinents de diverses fonts i la necessitat de fer múltiples tasques i anàlisis amb aquesta informació es torna urgent, mantenir diferents bases de dades disperses pot convertir-se en un obstacle competitiu. La necessitat de realitzar consultes independents en cada base de dades, sense la capacitat de realitzar anàlisis creuades de manera fluida, resulta ineficient, lent, costós i presenta riscos de seguretat.
Quan la integració de dades es torna crucial per al desenvolupament i expansió d'una empresa, els principals analistes de sistemes recomanen la implementació d'un data warehouse.
Vegem algunes diferències bàsiques entre una base de dades i un data warehouse:
Base de dades:
Data Warehouse:
Segurament t'estaràs preguntant si la teva empresa necessita un data warehouse. Per totes les raons que hem esmentat, la resposta és sí, però vegem amb més exactitud quines situacions podrien ser un senyal que hauries de fer el pas:
La meva empresa disposa d'una gran quantitat de dades dispars, emmagatzemats en llocs diferents i que no estan connectats entre ells.
Necessito disposar de registres històrics d'informació, realitzar anàlisis temporals o comparar informació de diferents períodes de temps.
Em resulta molt complicat o laboriós realitzar comparacions entre dades de diferents temàtiques, característiques o formats ja que estan emmagatzemats en llocs diferents.
No sé si les meves dades estan validades, si contenen errors o si em puc fiar al 100% d'ells.
La meva empresa ha de realitzar integracions de diferents fonts de dades en temps real.
Els diferents departaments de la meva companyia tenen versions diferents de l'activitat empresarial, els costa prendre decisions de manera conjunta i no treballen en cooperació.
Les dades emmagatzemades no estan segurs i realitzar consultes o usar les dades per a analitzar-los pot provocar pèrdua d'informació o induir a errors.
Disposo de gran quantitat de dades pel que analitzar-los, treure insights clars i fiables i realitzar visualitzacions de dades són tasques summament difícils i requereixen d'experts i d'una gran quantitat de temps.
Si et sents reflectit per alguna o diverses d'aquestes afirmacions, hauries de considerar els beneficis que t'aportaria adquirir un data warehouse i la quantitat de problemes que t'estalviaria.
Un data warehouse abasta tot el procés de tractament de les dades, des de la seva recopilació fins a la seva importació a un programa de creació de reports o visualitzacions com Power BI. Al seu torn, existeixen múltiples plataformes o aplicacions que permeten implementar un data warehouse, però una de les més completes és Azure Synapse, una alternativa a Azure Data Bricks i SQL que et permet realitzar tot el procés des d'una sola aplicació.
Un data warehouse pot tenir diferents arquitectures segons la manera en què es desenvolupi, però, habitualment s'articula en quatre capes: staging, core, data mart i reporting, en aquest respectiu ordre.
El staging o capa de fonts de dades consisteix en el procés de trasllat de les dades 'en brut' dels seus sistemes font o source systems (els seus llocs de procedència originals) al data warehouse. Els diferents sistemes font s'emmagatzemen en el data warehouse dins de la capa Staging mitjançant un esquema diferent però no s'aplica cap mena de relació entre ells i les dades no es transformen.
En la capa transform o core es duu a terme la integració de les dades així com es netegen, es normalitzen, s'estandarditzen i es validen. En aquesta etapa les dades també són classificats en conceptes perquè, posteriorment, puguin establir-se relacions i regles entre ells.
Finalment, en la capa data marts s'apliquen regles i relacions entre els diferents grups conceptuals definits prèviament i es realitzen els càlculs i agregacions perquè les dades puguin ser presentats amb eficàcia en les plataformes d'anàlisis i creació d'informes.
Aquestes capes compleixen les funcions d'un procés ETL (extreure, transformar i carregar).
La capa d'explotació de les dades o reporting es refereix al pont establert entre el data warehouse i els programes d'anàlisis de dades com, per exemple, Power BI o Excel. Aquest pont estableix vincles tant des de servidors propis com des de servidors en el núvol.
En definitiva, un data warehouse és, avui dia, una eina indispensable per a qualsevol empresa orientada a l'expansió i que vulgui mantenir-se competitiva i reaccionar als vertiginosos i inesperats canvis del voluble mercat actual.
La relació entre el data warehouse i la intel·ligència empresarial (business intelligence) és fonamental per al sistema d'informació d'una organització. Encara que la traducció literal de "data warehouse" a l'espanyol és "magatzem de dades", no es tracta simplement d'una base de dades convencional. La diferència principal radica en la seva capacitat de processament i integració de dades. Vegem per què el data warehouse i la intel·ligència empresarial estan estretament vinculats.
Les empreses necessiten espais on emmagatzemar els seus actius de dades, però la relació entre el data warehouse i la intel·ligència empresarial va més enllà d'això.
Un dels principals desafiaments que impedeixen que les empreses aprofitin el valor real de les dades i els converteixin en intel·ligència és la fragmentació de dades. Això ocorre quan els diferents departaments o unitats de negoci d'una companyia emmagatzemen la informació en diversos magatzems de dades que són incompatibles entre si, la qual cosa dificulta la integració i l'intercanvi de coneixements. A més, aquesta fragmentació genera sitges de dades que no poden ser compartits.
En 2017, la consultora estatunidenca Gartner va dur a terme una recerca sobre les raons per les quals les empreses no adopten un enfocament basat en dades. El 52% dels executius enquestats va esmentar que les sitges de dades fragmentades els impedien compartir informació, i el 33% va reconèixer que la seva empresa mancava de les tecnologies necessàries per a la gestió de dades. Afortunadament, el mercat està responent ràpidament a les noves necessitats empresarials amb tecnologies més avançades, com la consolidació de les plataformes de dades de clients (Customer Data Platform, CDP) en els últims anys.
En l'entorn empresarial, és comú que els departaments operin amb sistemes i plataformes heretades que no estan integrades entre si. Això dificulta la creació d'una base sòlida i integral d'intel·ligència empresarial.
El data warehouse va ser dissenyat per a abordar aquesta problemàtica en dirigir els fluxos de dades de totes les fonts corporatives a un repositori central, és a dir, el data warehouse. Això permet que qualsevol persona dins de l'organització accedeixi a les dades de manera senzilla.
D'altra banda, un data warehouse eficient pot accelerar el temps de càrrega per a preparar i analitzar les dades, així com promoure la seguretat i el compliment de les regulacions de protecció de dades.
A continuació, presentem els passos essencials per a construir una sòlida base d'intel·ligència empresarial mitjançant un data warehouse.
Identificació de les fonts de dades: El primer pas per a posar en marxa un data warehouse és determinar quines dades es desitgen recopilar i localitzar les fonts originals en les quals es troben, de manera que puguin ser traslladats al data warehouse o a la seva subcategoria, el data dt.
Aquest pas és fonamental, ja que obliga els gerents a considerar què desitgen aconseguir amb les dades, quines dades necessiten per a aconseguir els seus objectius i quins actius de dades poden ser alliberats.
ETL: Extracció, Transformació i Càrrega: Una vegada identificats les dades que es desitgen centralitzar i el lloc on s'emmagatzemen, es duu a terme el procés d'extracció, transformació i càrrega de les dades, conegut com ETL (per les seves sigles en anglès, Extract, Transform and Lloeu).
El ETL és una part essencial del procés, ja que no sols extreu la informació que es desitja carregar en el data warehouse, sinó que també la depura i consolida per a assegurar la qualitat i coherència de les dades en totes les bases de dades, sense importar el sistema del qual prové la informació.
En resum, el ETL és el processament necessari per a convertir les dades en brut en dades útils, llestos per a ser utilitzats per analistes de dades, científics de dades, consultors d'intel·ligència empresarial o altres usuaris.
En l'actualitat, la majoria dels processos ETL estan automatitzats i promouen la qualitat i governança de les dades.
Com tota tecnologia, en els últims anys, el procés ETL ha evolucionat cap a una nova perspectiva: ELT, que altera l'ordre de les seqüències "transform" i "lloeu".
Intel·ligència Empresarial (BI): Una vegada que les dades han estat transformats, validats, depurats i consolidats, i han estat carregats en el data warehouse, estan llestos per a ser convertits en coneixement mitjançant eines d'intel·ligència empresarial.
Les eines d'intel·ligència empresarial permeten als usuaris transformar les dades en informació, i la informació en idees o, dit d'una altra manera, en intel·ligència. Aquestes eines inclouen sistemes de generació d'informes com Power BI, plataformes de visualització de dades, desenvolupament de panells de control i informes corporatius, entre altres.
Les principals eines d'intel·ligència empresarial en el mercat, com Microsoft Power BI, líder en el Quadrant Màgic de Gartner per a eines analítiques i de BI en 2022, han estat dissenyades amb una perspectiva empresarial i permeten que usuaris amb poc coneixement tècnic treballin amb les dades i els converteixin en decisions més informades. Assegurar que els usuaris finals rebin la informació que necessiten de manera adequada és la base de la intel·ligència empresarial i marca la diferència en termes d'aprofitament de les dades.
És necessari comptar amb un data warehouse per a generar intel·ligència empresarial? Resposta breu: Sí.
Encara que algunes empreses aconsegueixen generar intel·ligència empresarial sense tenir un data warehouse, aquest enfocament presenta diversos inconvenients en termes de rendiment, temps i costos. Processar les dades necessàries per a generar intel·ligència empresarial sense un data warehouse pot exercir pressió sobre les bases de dades transaccionals, reduir el rendiment i augmentar el temps de càrrega, la qual cosa alenteix el procés de transformació de les dades en intel·ligència.
A més, la falta d'una infraestructura adequada per a la integració de dades i sistemes planteja nombrosos problemes, com ja hem esmentat.
En resum, les bases de dades transaccionals no poden fer el mateix treball que un data warehouse i la seva capacitat per a generar intel·ligència és limitada. No és casualitat que el 48% de les organitzacions consideri que el seu entorn d'intel·ligència empresarial és "crític" o "molt important" per a la seva productivitat a llarg termini.
Els data lake i els data warehouse són àmpliament utilitzats per a l'emmagatzematge de big data, però no són termes intercanviables. Un data lake, o "llac de dades", és un vast conjunt de dades en brut que encara no té un propòsit definit. D'altra banda, un data warehouse, o "magatzem de dades", és un dipòsit de dades estructurades i filtrades que han estat processats amb un propòsit específic. Encara que tots dos emmagatzemen grans quantitats de dades, és important distingir entre ells, ja que serveixen a diferents propòsits i requereixen enfocaments diferents per a la seva optimització.
Algunes de les principals diferències entre un data lake i un data warehouse inclouen l'estructura de les dades, els mètodes de processament, l'àmbit d'ús i el propòsit de les dades.
Un data lake emmagatzema dades en brut sense processar, sense una finalitat determinada. Els usuaris finals solen ser científics de dades, i l'accessibilitat a les dades és alta. En un data lake, a causa de la seva fàcil accessibilitat, les dades poden actualitzar-se ràpidament.
D'altra banda, un data warehouse conté dades processades i utilitzades per a un propòsit específic. Els usuaris finals d'un data warehouse solen ser empresaris i professionals de negocis, i fer canvis en la seva estructura pot ser més complicat.
Cada tipus d'emmagatzematge ofereix beneficis diferents. La principal diferència radica en l'estructura variable de les dades en brut en comparació amb les dades processades. Els data lakes, en emmagatzemar dades en brut, requereixen una major capacitat d'emmagatzematge que els data warehouse. L'avantatge de comptar amb dades en brut és la capacitat d'analitzar-los ràpidament i per a qualsevol propòsit. No obstant això, si no s'implementen mesures adequades de qualitat i governança de dades, els data lakes poden convertir-se en contenidors difícils de gestionar i amb poc valor.
Els data warehouse també ofereixen beneficis interessants. Emmagatzemar sol dades processades estalvia espai d'emmagatzematge, la qual cosa es tradueix en estalvi de costos. A més, en estar processats, les dades són més comprensibles i accessibles per a un públic menys tècnic.
Més enllà del seu propòsit d'emmagatzematge, aquests dos conceptes són bastant diferents. Els data lakes, a causa de la naturalesa no estructurada de les seves dades, poden ser complexos de navegar i requereixen la intervenció de científics de dades. D'altra banda, els data warehouse són més adequats per a l'ús empresarial per part d'usuaris menys tècnics. Cada empresa ha d'avaluar amb experts quin d'aquests tipus d'emmagatzematge s'adapta millor a les seves necessitats segons els usos que se'ls donarà.
En l'àmbit empresarial, les bases de dades són eines fonamentals per a qualsevol organització. No obstant això, és comú que només aquells responsables de les dades coneguin les diferències entre els diversos tipus de bases de dades existents. Explorem les diferències bàsiques entre un data warehouse i un data mart de manera comprensible per a persones sense coneixements tècnics.
Què es un data mart?
Un data mart és un subconjunt d'una base de dades, generalment un data warehouse, on s'emmagatzemen dades per a una àrea específica del negoci. És a dir, en un data mart es guarden conjunts de dades concises i específiques destinats a l'anàlisi d'un departament o línia de negoci particular, com per exemple, el departament de vendes.
El data mart s'enfoca en consultes específiques i, igual que en un data warehouse, les dades tenen una estructura clara, sovint en models dimensionals d'estrella o floc de neu. L'objectiu de l'ús d'un data mart és indexar dades per a facilitar les consultes en àrees específiques del negoci i satisfer les necessitats d'un grup específic d'usuaris dins de l'organització, com els membres de l'equip de vendes o finances.
La principal diferència entre totes dues bases de dades radica en el seu abast. Mentre que un data warehouse funciona com la base de dades global d'un negoci i emmagatzema dades relacionades amb qualsevol aspecte de l'empresa, un data mart guarda una quantitat reduïda de dades amb un enfocament temàtic, relacionats amb un departament o línia de negoci específica. A més, un data warehouse recopila dades de diverses fonts, mentre que un data mart generalment recull dades del data warehouse central.
Això implica que un data warehouse tingui una capacitat d'emmagatzematge molt major que un data mart i requereixi una arquitectura més complexa i difícil de dissenyar. A més, la implementació d'un data warehouse és un procés costós i prolongat, que sol portar diversos mesos o fins i tot un any. D'altra banda, la implementació d'un data mart es pot completar en uns pocs mesos, ja que implica una quantitat molt de menor de dades i una estructura més simple.
Per a il·lustrar aquesta diferència, podem utilitzar un exemple de l'àmbit educatiu. Un data warehouse seria com el lloc on es guarden tots els documents d'un centre educatiu, mentre que un data mart seria el lloc on cada professor o grup de professors guarda la documentació rellevant a la seva assignatura.
A continuació, explorarem en més detall les principals distincions entre un data warehouse i un data mart segons diferents criteris.
En resum, un data warehouse és una base de dades central amb la capacitat de connectar-se a diverses fonts de dades i amb una gran capacitat d'emmagatzematge. D'altra banda, un data mart és una subdivisió d'un data warehouse, amb una capacitat d'emmagatzematge més reduïda i orientada a proporcionar respostes a les consultes dels usuaris en relació a una àrea específica del negoci.
Un disseny inadequat d'un data warehouse pot portar a les empreses a basar el seu coneixement en dades incorrectes, la qual cosa afecta l'anàlisi del rendiment empresarial i pot resultar en la presa de decisions errònies. En aquest article, explorarem els quatre passos essencials per a dissenyar un data warehouse empresarial eficaç.
Els Quatre Passos Essencials per a Dissenyar un Enterprise Data Warehouse:
Establir les necessitats empresarials
La fase inicial del disseny d'un data warehouse implica analitzar els requisits i necessitats empresarials, tenint en compte les tasques fonamentals per al funcionament reeixit del negoci. És crucial involucrar als encarregats de prendre decisions i als professionals tècnics en un enfocament col·laboratiu. A més, és important assegurar-se que tots els departaments participin en la definició i establiment dels objectius empresarials que el data warehouse ha de complir.
Durant aquesta fase, és fonamental realitzar una sèrie de preguntes importants, com la finalitat i els objectius empresarials del data warehouse, la informació prioritària, les fonts de dades a integrar i la disponibilitat d'un sistema de suport en cas de fallada.
Configuració de l'entorn físic
Un data warehouse requereix de tres entorns físics diferents: desenvolupament, proves i producció. És essencial dissenyar cada entorn amb servidors dedicats per a aconseguir una gestió eficient de la càrrega de treball, permetre proves prèvies a la producció i evitar la caiguda dels servidors durant les proves. L'adequada configuració de l'entorn físic contribueix a un funcionament estable del data warehouse.
Front-end i optimització de consultes
Una vegada dissenyat l'entorn del data warehouse, és possible realitzar operacions front-*end perquè els usuaris puguin accedir fàcilment a les dades. En aquest pas, es pot optar per utilitzar kits de business intelligence preestablerts o desenvolupar eines personalitzades. S'han de seleccionar columnes específiques de dades i considerar les limitacions del proveïdor de OLAP per a optimitzar les consultes i el rendiment general del data warehouse.
Posada en marxa
Després de completar les operacions back-*end i front-*end, és el moment de posar en marxa el data warehouse i capacitar als usuaris. La formació adequada de l'equip és essencial per a garantir un bon funcionament i l'assoliment dels objectius empresarials. Durant aquesta fase, és important supervisar el rendiment i el funcionament del data warehouse, identificar qualsevol problema i realitzar un manteniment regular. A més, s'han de realitzar còpies de seguretat periòdiques i planificar actualitzacions futures per a adaptar-se als canvis i requisits empresarials en constant evolució.
Cal destacar que cada data warehouse és únic i el seu disseny ha d'adaptar-se a les necessitats específiques de cada negoci. Així mateix, el procés de disseny i posada en marxa pot variar segons l'entorn empresarial en el qual s'implementi el data warehouse.
L'automatització en l'àmbit del data warehouse és una tecnologia d'avantguarda que es basa en patrons i processos de disseny avançats per a automatitzar les etapes de planificació, modelatge i integració al llarg del cicle de vida complet del data warehouse. El seu objectiu és proporcionar una alternativa eficient a l'enfocament tradicional de disseny de magatzems de dades, reduint tasques que consumeixen molt temps, com la generació i implementació de codis ETL en un servidor de bases de dades.
El procés d'automatització del data warehouse consta de diversos passos:
Extracció de dades: En els data warehouses tradicionals, les dades s'extreuen de bases de dades relacionals utilitzant scripts SQL. Abans de ser transferits, les dades se sotmeten a una neteja per a assegurar la consistència i precisió de la informació. En aquesta etapa, les dades es basen en un model de relacions entre entitats i s'utilitzen principalment per al processament transaccional en línia.
Emmagatzematge de dades analítiques: Les dades transaccionals es modelen en esquemes d'estrella o floc de neu i es transfereixen a un servidor OLAP (Processament Analític en línia) a través d'un model de dades relacional OLAP o multidimensional. Això estructura i simplifica les dades per al seu ús en informes analítics i consultes. Després, les dades es transformen i es carreguen en el magatzem de dades.
Anàlisi i informes: Una vegada completats els processos de ETL, les dades del magatzem de dades s'exporten a eines d'intel·ligència empresarial i anàlisi per a obtenir informació que recolzi la presa de decisions.
El programari d'automatització de data warehouses ofereix un enfocament sense problemes i sense necessitat de programació per a agregar i moure dades empresarials de diverses fonts cap a un magatzem de dades i més enllà. A diferència dels magatzems de dades tradicionals, aquest programari automatitza les tasques d'execució per lots i desplegament de codis ETL necessaris en el procés d'emmagatzematge de dades. Construït sobre metodologies àgils, el programari d'automatització utilitza diverses funcionalitats, com a estructures de dades desnormalizadas, normalitzades i multidimensionals, processos d'integració de dades ETL i ELT, modelat de dades d'origen i connectivitat amb múltiples proveïdors de dades.
La fase de ETL exerceix un paper fonamental en el data warehouse, ja que permet aprofitar al màxim el seu valor. Mentre que el data warehouse actua com el lloc d'emmagatzematge de totes les dades i les eines d'intel·ligència empresarial s'utilitzen per al seu consum i proporcionar informació, la ETL actua com a intermediari en traslladar les dades i les eines des dels sistemes d'origen al data warehouse per a la seva anàlisi. L'etapa de ETL és on es dedica gran part del temps i l'energia del negoci en el desenvolupament d'una solució de data warehouse.
Quan es tracta de ETL en el núvol, implica extreure dades de diversos sistemes d'origen, transformar-los en un format comú i carregar les dades consolidades en una plataforma d'emmagatzematge en el núvol per a satisfer les necessitats d'intel·ligència empresarial, generació d'informes i anàlisis. Treballar en el núvol ofereix una varietat de beneficis, com a transmissió en temps real i integracions ràpides. A més, és la millor opció si la teva data warehouse es troba en el núvol.
L'adopció de ETL en el núvol ha estat un procés transformador vinculat a l'evolució de la velocitat i les capacitats d'Internet. L'avantatge més destacat i benvolguda de ETL en el núvol és la seva major velocitat. L'entorn en el núvol permet que les tasques de còmput d'un procés ETL es realitzin molt més ràpid i optimitza les activitats d'intel·ligència empresarial que, en entorns locals, poden alentir-se a causa del constant creixement del volum de dades amb el qual les empreses treballen. A més, la implementació de processos de ETL en el núvol sol ser ràpida, ja que es pot connectar fàcilment tant amb serveis locals com amb serveis en el núvol.
En resum, l'automatització del data warehouse és una tecnologia d'avantguarda que agilitza la integració de dades, automatitza processos i tasques que consumeixen molt temps, i garanteix la interoperabilitat dels sistemes empresarials en un entorn en el núvol que optimitza les operacions d'intel·ligència empresarial.
En Bismart portem anys treballant i duent a terme solucions de data warehousing. Un dels nostres punts forts és que apliquem processos data warehouse adaptats a les característiques i necessitats de cada empresa. No tots els negocis disposen de la mateixa tipologia o quantitat de dades i, d'igual forma, tampoc els utilitzen per al mateix. Per tant, garantim buscar la millor solució personalitzada i emmotllada a les particularitats del nostre client. A més, un dels nostres valors és promoure la presa de decisions basada en dades i no en hipòtesis, amb la qual cosa treballem per a oferir les millors solucions perquè així sigui. Així mateix, comptem amb altres avantatges competitius respecte a altres companyies que ofereixen el mateix servei:
En resum, en Bismart ens enfoquem en les millors pràctiques, utilitzem metodologies sòlides, garantim la qualitat de les dades, creem models de dades comprensibles, presentem informes atractius i considerem l'evolució futura del sistema. A més, ens mantenim actualitzats amb les últimes solucions i tecnologies del mercat per a brindar als nostres clients el millor en Business Intelligence i Big Data.
