La importancia de los datos en los negocios se ha vuelto una cuestión indudable. Cada vez más, las empresas se están dando cuenta de la relevancia, no solo de disponer de datos de calidad, sino también de tenerlos organizados y almacenados de forma óptima para que puedan ser gestionados apropiadamente. En este sentido, el almacenamiento de datos es, hoy, un requerimiento básico en cualquier compañía y la integración de datos un recurso imprescindible. A pesar de esto, en muchas ocasiones, las empresas siguen sin ser conscientes de las diferencias entre una base de datos y un data warehouse, algo definitivamente importante ya que un data warehouse no cumple las mismas funciones ni cometidos que una base de datos corriente.
Un data warehouse o DWH es, efectivamente, un proceso de almacenaje de datos; pero, a diferencia de las otras bases de datos, está pensado y preparado para potenciar el análisis de datos y las data-driven decisions. Un data warehouse puede estar alojado en un servidor propio de la empresa o bien en la nube y recibe información de distintos orígenes, normalmente softwares de gestión empresarial, bases de datos relacionales, ficheros sueltos en distintos formatos y plataformas web que recopilan datos como Google Analytics, Google Ads o redes sociales. Asimismo, un data warehouse también almacena metadatos que son aquellos 'datos madre' que se utilizan para evitar errores o asegurarse de que los datos se actualizan correctamente.
Por lo tanto, una base de datos cualquiera es, simplemente, un lugar donde se acumulan una gran cantidad de datos. En cambio, un data warehouse no solo colecciona datos, sino que los prepara para que puedan ser trabajados fácilmente y, además, propicia el data analysis y la toma de decisiones empresariales.
La mayoría de organizaciones trabajan o acumulan grandes cantidades de datos que tienen estructuras y formatos distintos y que, por lo tanto, no pueden ser interpretados de forma conjunta y su utilidad pasa a ser limitada. ¿De qué sirve tener datos sobre nuestra actividad empresarial, sobre nuestros clientes o sobre terceros si no podemos comprenderlos?
Los datos que se almacenan en un data warehouse previamente pasan por un proceso de integración que los normaliza y estandariza para que sean compatibles entre ellos. Es decir, los distintos formatos y estructuras se adaptan para que puedan ser interpretados en su conjunto, así como compararlos, filtrarlos y trabajarlos mediante herramientas de análisis de datos o visualización de datos como Power BI. Asimismo, los datos son verificados y consolidados. De hecho, el data warehouse es una de las herramientas clave para llevar a cabo un proceso data consolidation o consolidación de los datos, que consiste en comprobar que no hay discordancia entre los datos y en asegurarse de que no estén duplicados o contengan errores. El data consolidation también potencia la toma de decisiones data-driven —decisiones basadas en análisis de datos—, reduce costes operacionales y garantiza la calidad de la información de la que disponemos (data quality).
Además, para facilitar su análisis e interpretación, los datos son organizados por temáticas y estructurados en procesos, vistas, dimensiones y métricas. Las normas y esquemas por los que se rigen los datos son definidos por los responsables de su gestión y también se pueden administrar los permisos de los que disponen los usuarios de la compañía.
Básicamente, pues, una base de datos incluye datos no tratados 'en bruto', mientras que en un data warehouse los datos están listos para ser trabajados o usados. Para realizar reports, gráficos o visualizaciones sólidas, tener los datos almacenados en un data warehouse es esencial.
Además, una de las ventajas más preciadas de los data warehouse es que son sistemas de almacenaje de datos no volátiles y variables en el tiempo. Es decir, la información almacenada en un data warehouse no se pierde ni se modifica. Una vez un dato se almacena, queda accesible para siempre y se abre en una versión de solo lectura para que nadie pueda eliminarlo. Asimismo, el data warehouse recopila los nuevos datos que se van generando y los adapta a los que ya contenía. Es, por lo tanto, la mejor manera de tener un registro histórico de todos los datos de la compañía que, además, se va actualizando de forma automática para poder realizar análisis temporales, detectar ineficiencias y corregirlas e identificar puntos fuertes y oportunidades. Los cambios que se realizan en los datos ya existentes quedan registrados para que sean reflejados en los nuevos informes o cuadros de mando. Básicamente, disponer de un data warehouse fomenta la innovación y las estrategias de business intelligence de una empresa.
El concepto de data warehousing se originó a finales de los años 80 gracias a los investigadores de IBM, Paul Murphy y Barry Devlin. Aunque no inventaron los almacenes de datos o las bases de datos, fueron pioneros en el desarrollo de un enfoque empresarial específico para satisfacer las necesidades de información de las organizaciones. Su innovadora arquitectura se basaba en el flujo de datos desde los sistemas operativos corporativos hasta los entornos de apoyo a la toma de decisiones.
El data warehousing se ha convertido en un componente vital para el buen funcionamiento de las empresas. Combina la capacidad de almacenamiento de datos con el proceso de toma de decisiones basado en el análisis de datos, también conocido como "data-driven decisions".
En resumen, el data warehouse empresarial nace de la integración entre los almacenes de datos y el proceso de toma de decisiones informadas. Esta combinación permite a las organizaciones acceder a información clave y basar sus decisiones en datos confiables y análisis profundos.
El concepto de "data warehouse" ha estado estrechamente ligado a la toma de decisiones basadas en datos y a la utilización eficiente de los datos corporativos desde sus inicios. En su esencia, se trata de un almacén de datos diseñado específicamente para satisfacer las necesidades de inteligencia empresarial y análisis de datos de las organizaciones. Es comúnmente conocido como Enterprise Data Warehouse (EDW, por sus siglas en inglés).
En términos más precisos, un data warehouse puede definirse como una arquitectura de almacenamiento e integración de datos que facilita la organización, transformación, comprensión y gestión de los datos, así como su posterior utilización para tomar decisiones comerciales más acertadas. La creación y desarrollo de esta arquitectura, junto con las operaciones asociadas, se conocen como "data warehousing", que implica la recopilación, integración y organización de datos en un data warehouse.
A diferencia de otras bases de datos, el objetivo principal de un data warehouse es agilizar la transformación de los datos en información valiosa para el negocio, así como proporcionar un acceso más fácil a los usuarios de la empresa. En lugar de simplemente almacenar datos en bruto, el enfoque del data warehouse está en convertir esos datos en conocimientos relevantes que impulsen la toma de decisiones informadas.
Un data warehouse generalmente actúa como el repositorio central de datos de una organización. Después de extraer los datos de sus fuentes de origen e integrarlos en el data warehouse, se someten a un proceso de tratamiento, transformación y organización en vistas, tablas de dimensiones y tablas de hechos. La metodología más comúnmente utilizada para este propósito es el proceso ETL (Extract, Transform and Load), o más recientemente, ELT (Extract, Load and Transform).
Una vez que los datos han sido transformados y organizados, los usuarios pueden acceder a ellos a través de consultas SQL, herramientas de inteligencia empresarial como Power BI, plataformas de gestión de clientes como un CRM, entre otros. El data warehouse proporciona una capa de abstracción que facilita el acceso a los datos de manera estructurada y coherente, lo que permite a los usuarios obtener información relevante para la toma de decisiones empresariales.
El data warehouse se caracteriza por su arquitectura, que se compone de diversas capas que interactúan entre sí y con los datos.
La arquitectura clásica de un data warehouse consta de 3 capas:
Capa de extracción (Bronce): En esta capa, también conocida como capa de Staging, los datos se extraen de sus fuentes de origen, generalmente mediante scripts SQL u otras técnicas de extracción.
Capa de integración (Silver): En esta capa, los datos de las diferentes fuentes se integran en el data warehouse. Después de almacenarse, los datos se transforman y se modelan utilizando esquemas de estrella o copo de nieve. Luego se cargan en un servidor OLAP (Procesamiento Analítico en Línea) para su análisis posterior y uso en la toma de decisiones.
Estas dos capas iniciales suelen implementarse a través del proceso ETL (Extract, Transform, Load), que implica la extracción, transformación y carga de los datos.
Cada vez más empresas optan por almacenar sus datos en almacenes de datos en la nube debido a varias razones. Algunos de los motivos más destacados son la mayor velocidad, la posibilidad de escalabilidad y una inversión inicial más baja, así como un ahorro significativo en costos de mantenimiento.
El data warehouse en la nube, ya sea público o privado, no solo ofrece mayor agilidad a las organizaciones, sino que también permite la adopción de nuevos flujos de datos y tipos de análisis que redefinen el concepto tradicional de data warehouse.
Además, los data warehouses en la nube pueden mejorar la velocidad de las consultas y las transformaciones al aprovechar el procesamiento en paralelo (MPP, por sus siglas en inglés).
Es importante destacar que, al igual que cualquier tecnología, el data warehousing está en constante evolución y la mayoría de los proveedores de almacenes de datos en la nube ya consideran la escalabilidad como un requisito básico.
Tener el control de los activos de datos de los que disponemos es fundamental. Los datos ya son una de las principales materias primeras de una organización en la medida en que contienen información de valor que permite a las empresas optimizar sus estrategias y acciones estratégicas.
En este sentido, la integración de datos es un proceso necesario para poder aprovechar el poder de los datos.
Data integration para la toma de data-driven decisions
Para poder aprovechar el valor de los datos el primer paso es recopilarlos. Los datos constituyen información que puede devenir la clave a la hora de analizar el rendimiento de una empresa, así como identificar las necesidades y el comportamiento de nuestros consumidores para posteriormente tomar decisiones basadas en datos o data-driven decisions. Los datos son ahora uno de los activos más importantes para el proceso de toma de decisiones empresariales. Sin embargo, muchas compañías siguen sin aprovechar el potencial de los datos de los que disponen debido a que los datos se encuentran dispersos en silos fragmentados o no son tratados debidamente. En este sentido, la integración de datos se posiciona como la solución a esta problemática.
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¿Qué es la integración de datos o data integration?
La integración de datos es un proceso estratégico basado en la unificación de todos los datos de una empresa, habitualmente almacenados en diferentes fuentes de datos a las que solo tienen acceso ciertas personas de una organización. Así, la integración de datos consiste en la integración de todos los datos empresariales en un único almacén de datos o data warehouse.
Lejos de ser un procedimiento simple, la integración de datos incluye muchas prácticas más allá del traslado de los datos de un lugar a otro. Cualquier proceso de integración de datos bien elaborado debe comprender la transformación y consolidación de los activos de datos. Por partes, los datos se recopilan y se almacenan en una fuente de datos provisional donde los científicos de datos proceden a limpiarlos —excluyendo la información innecesaria o los datos que contienen errores—, filtrarlos —comprobando su fiabilidad e interés según la lógica del negocio— y consolidarlos. Asimismo, los datos se convierten a un mismo formato para que sean compatibles unos con otros y puedan ser analizados en su conjunto, así como proceder a hacer agregaciones y combinaciones si es necesario. Una vez los datos están preparados para ser usados, se cargan al data warehouse para ser inventariados. Un data warehouse debe tener la capacidad de actualizar los datos de forma automática a lo largo del tiempo.
Este proceso permite a los analistas obtener información nueva —muchas veces desconocida por los empresarios— y fiable sobre la actividad empresarial, los clientes, los procesos, operaciones, etc.
La importancia de la data integration o integración de datos en el entorno empresarial
La integración de datos es uno de los procesos más primarios para cualquier empresa que no quiera quedarse atrás. Como ya hemos mencionado, si los datos no están integrados, resultará prácticamente imposible aprovecharlos. Disponer de mucha información no sirve de nada si esta información es inexacta, errónea o no puede ser analizada en su conjunto.
Veámoslo con un ejemplo. Imaginemos que una empresa está preparando el lanzamiento de un nuevo producto o servicio. Para que el nuevo producto o servicio no devenga un fracaso, poder analizar la información clave sobre los productos o servicios previos resultará crucial. Además, probablemente la compañía querrá analizar los productos de la competencia, estudiar sus buyer persona, etc. Las organizaciones suelen disponer de este tipo de información, aunque almacenada en lugares diferentes debido a que cada departamento almacena los datos que necesita en su propio repositorio.
No obstante, esto es un error y puede conllevar el fracaso debido a la imposibilidad de obtener una visión global de la situación y analizar todos los aspectos en juego para poder sacar conclusiones claras y tomar las decisiones adecuadas.
Tras un proceso de integración de datos, toda la información de valor está unificada e integrada en un único lugar y todos los departamentos y actores de la empresa pueden acceder a ella. Además, el proceso garantiza que la información no solo es correcta, sino que además es útil y contiene insights de valor para el negocio. Precisamente por esto, la integración de datos fomenta la generación de nuevas oportunidades de negocio, la toma de mejores decisiones y el aumento de la productividad y el rendimiento empresarial. Es, por tanto, la manera óptima de generar inteligencia de negocio para disminuir riesgos, evitar errores y lograr resultados óptimos.
¿Cómo llevar a cabo un proceso de data integration o integración de datos?
Las formas en las que el proceso puede ser realizado son múltiples. Bismart, como empresa partner Power BI preferente de Microsoft en España, solemos apostar por el proceso ETL (Extract, Transform and Load), mediante la tecnología de Microsoft SSIS (SQL Server Integration Services). Sin embargo, adaptamos el proceso a las necesidades específicas de cada negocio.
¿Qué beneficios supone la data integration?
La integración de datos supone numerosas ventajas empresariales, algunas de las cuales ya han sido mencionadas. Sin embargo, las más destacadas son:
Además de los aquí listados, la integración de datos supone muchas otras ventajas. Ahorro de tiempo y dinero, el descubrimiento de información previamente desconocida, datos accesibles en todo momento y listos para ser tratados. ¿Qué más se puede pedir? ¡Invertir data integration es invertir en el futuro!
Algunos de los beneficios más destacados de la integración de datos son:
Ahorro de tiempo: La recopilación de datos suele ocupar una gran parte del tiempo dedicado a la inteligencia empresarial de una organización, representando entre el 60% y el 80%. Al automatizar este proceso a través de la integración de datos, se logra reducir significativamente el tiempo necesario, eliminando tareas innecesarias. De esta manera, la información está lista para ser utilizada de forma más rápida y eficiente.
Ahorro de dinero: Al eliminar tareas innecesarias y optimizar los recursos humanos y físicos involucrados en la gestión de datos, se obtiene un ahorro importante de costos. La integración de datos permite maximizar la eficiencia de los procesos y obtener un alto retorno de la inversión, al reducir gastos innecesarios y mejorar la productividad global de la empresa.
Información más confiable y eficiente: Mediante la integración de datos, se garantiza que la información obtenida sea precisa y confiable. Al procesar y filtrar los datos de manera sistemática, se mejora la calidad de la información, lo que resulta en una toma de decisiones más informada y acertada.
Registro histórico de información: Al centralizar los datos en un único almacenamiento, se crea un registro histórico completo de toda la información de la empresa. Esto proporciona una visión panorámica del desarrollo y evolución de la organización a lo largo del tiempo, lo que facilita el análisis retrospectivo y la identificación de tendencias y patrones relevantes.
Nuevas estrategias empresariales: La integración de datos puede impulsar las iniciativas empresariales al proporcionar nueva información y conocimiento más profundo sobre todos los aspectos y procesos de la empresa, así como sobre los clientes. Al enriquecer las operaciones estratégicas con datos integrados, se puede mejorar la toma de decisiones, optimizar los procesos internos y reducir los riesgos asociados a las acciones empresariales.
En resumen, la integración de datos ofrece numerosos beneficios, incluyendo un ahorro de tiempo y dinero, información confiable y eficiente, un registro histórico completo y el impulso de nuevas estrategias empresariales. Al aprovechar estas ventajas, las organizaciones pueden mejorar su rendimiento y competitividad en el mercado
Como ya se ha antedicho, un data warehouse supone muchas ventajas competitivas en relación a una base de datos cualquiera. En pocas palabras, el data warehouse asegura la calidad de los datos y estos están acondicionados para que realizar análisis de datos sea una tarea sencilla. De hecho, disponer de un data warehouse reduce significativamente el tiempo que supone realizar análisis, reports, visualizaciones o cuadros de mando.
Además, en un data warehouse los datos están más seguros y protegidos, son más fiables y precisos y se transforman en información e insights más provechosos. Así pues, tener los datos almacenados en un data warehouse aumenta la capacidad de reacción de la empresa y optimiza la toma de decisiones empresariales basadas en datos de calidad, actualizados y fiables. Tomar mejores decisiones empresariales y entender con exactitud la situación en la que se encuentra nuestra empresa, supone, a su vez, ahorrar en costes, generar más ingresos, disponer de un mayor retorno de la inversión y ofrecer un mejor servicio a los clientes.
Por otro lado, la integración, normalización y consolidación de los datos promueve el trabajo cooperativo entre los distintos departamentos que ya no tendrán informaciones diferentes y podrán trabajar a la par. Un data warehouse ayuda a que todos los departamentos de un negocio tengan acceso a la misma información y, por lo tanto, puedan trabajar en equipo, contrastar datos de forma rápida y consultar información externa a su departamento. Esto evita confusiones y malentendidos. Además, los DWH hacen que la gestión de los datos se convierta en una tarea ágil e intuitiva y están pensados para que usuarios no expertos puedan acceder a ellos, consultarlos o extraerlos sin riesgo de que, por falta de conocimiento, los datos sean eliminados o alterados.
Además, tener los datos almacenados en un data warehouse es garantía de que los datos están protegidos, de que no se perderán o se realizarán cambios que no se puedan recuperar y de que toda la información es correcta.
En el entorno empresarial actual, las bases de datos desempeñan un papel fundamental en la gestión de la información para lograr la competitividad. Sin embargo, a medida que una empresa crece y busca expandirse, surge la pregunta de si seguir utilizando un sistema de bases de datos o dar el salto a un data warehouse.
¿Cuándo es el momento adecuado para realizar esta transición?
A medida que una empresa acumula grandes volúmenes de datos provenientes de diversas fuentes y la necesidad de realizar múltiples tareas y análisis con esta información se vuelve apremiante, mantener diferentes bases de datos dispersas puede convertirse en un obstáculo competitivo. La necesidad de realizar consultas independientes en cada base de datos, sin la capacidad de realizar análisis cruzados de manera fluida, resulta ineficiente, lento, costoso y presenta riesgos de seguridad.
Cuando la integración de datos se vuelve crucial para el desarrollo y expansión de una empresa, los principales analistas de sistemas recomiendan la implementación de un data warehouse.
Veamos algunas diferencias básicas entre una base de datos y un data warehouse:
Base de Datos:
Data Warehouse:
En resumen, a medida que una empresa crece y necesita gestionar grandes volúmenes de datos de manera más eficiente, el data warehouse se convierte en una solución recomendada. Proporciona capacidades avanzadas de análisis, integración y generación de informes, lo que resulta fundamental para el éxito a largo plazo y la toma de decisiones estratégicas.
Seguramente te estarás preguntando si tu empresa necesita un data warehouse. Por todas las razones que hemos mencionado, la respuesta es sí, pero veamos con más exactitud qué situaciones podrían ser una señal de que deberías dar el paso:
Si te sientes reflejado por alguna o varias de estas afirmaciones, deberías considerar los beneficios que te aportaría adquirir un data warehouse y la cantidad de problemas que te ahorraría.
Un data warehouse abarca todo el proceso de tratamiento de los datos, desde su recopilación hasta su importación a un programa de creación de reports o visualizaciones como Power BI. A su vez, existen múltiples plataformas o aplicaciones que permiten implementar un data warehouse, pero una de las más completas es Azure Synapse, una alternativa a Azure Data Bricks y SQL que te permite realizar todo el proceso desde una sola aplicación.
Un data warehouse puede tener distintas arquitecturas según la manera en que se desarrolle, pero, habitualmente se articula en cuatro capas: staging, core, data mart y reporting, en ese respectivo orden.
El staging o capa de fuentes de datos consiste en el proceso de traslado de los datos 'en bruto' de sus sistemas fuente o source systems (sus lugares de procedencia originales) al data warehouse. Los distintos sistemas fuente se almacenan en el data warehouse dentro de la capa Staging mediante un esquema diferente pero no se aplica ningún tipo de relación entre ellos y los datos no se transforman.
En la capa transform o core se lleva a cabo la integración de los datos así como se limpian, se normalizan, se estandarizan y se validan. En esta etapa los datos también son clasificados en conceptos para que, posteriormente, puedan establecerse relaciones y reglas entre ellos.
Por último, en la capa data marts se aplican reglas y relaciones entre los distintos grupos conceptuales definidos previamente y se realizan los cálculos y agregaciones para que los datos puedan ser presentados con eficacia en las plataformas de análisis y creación de informes.
Estas capas cumplen las funciones de un proceso ETL (extraer, transformar y cargar).
La capa de explotación de los datos o reporting se refiere al puente establecido entre el data warehouse y los programas de análisis de datos como, por ejemplo, Power BI o Excel. Este puente establece vínculos tanto desde servidores propios como desde servidores en la nube.
En definitiva, un data warehouse es, hoy en día, una herramienta indispensable para cualquier empresa orientada a la expansión y que quiera mantenerse competitiva y reaccionar a los vertiginosos e inesperados cambios del voluble mercado actual.
La relación entre el data warehouse y la inteligencia empresarial (business intelligence) es fundamental para el sistema de información de una organización. Aunque la traducción literal de "data warehouse" al español es "almacén de datos", no se trata simplemente de una base de datos convencional. La diferencia principal radica en su capacidad de procesamiento e integración de datos. Veamos por qué el data warehouse y la inteligencia empresarial están estrechamente vinculados.
Las empresas necesitan espacios donde almacenar sus activos de datos, pero la relación entre el data warehouse y la inteligencia empresarial va más allá de eso.
Uno de los principales desafíos que impiden que las empresas aprovechen el valor real de los datos y los conviertan en inteligencia es la fragmentación de datos. Esto ocurre cuando los diferentes departamentos o unidades de negocio de una compañía almacenan la información en diversos almacenes de datos que son incompatibles entre sí, lo que dificulta la integración y el intercambio de conocimientos. Además, esta fragmentación genera silos de datos que no pueden ser compartidos.
En 2017, la consultora estadounidense Gartner llevó a cabo una investigación sobre las razones por las que las empresas no adoptan un enfoque basado en datos. El 52% de los ejecutivos encuestados mencionó que los silos de datos fragmentados les impedían compartir información, y el 33% reconoció que su empresa carecía de las tecnologías necesarias para la gestión de datos. Afortunadamente, el mercado está respondiendo rápidamente a las nuevas necesidades empresariales con tecnologías más avanzadas, como la consolidación de las plataformas de datos de clientes (Customer Data Platform, CDP) en los últimos años.
En el entorno empresarial, es común que los departamentos operen con sistemas y plataformas heredadas que no están integradas entre sí. Esto dificulta la creación de una base sólida e integral de inteligencia empresarial.
El data warehouse fue diseñado para abordar esta problemática al dirigir los flujos de datos de todas las fuentes corporativas a un repositorio central, es decir, el data warehouse. Esto permite que cualquier persona dentro de la organización acceda a los datos de manera sencilla.
Por otro lado, un data warehouse eficiente puede acelerar el tiempo de carga para preparar y analizar los datos, así como promover la seguridad y el cumplimiento de las regulaciones de protección de datos.
A continuación, presentamos los pasos esenciales para construir una sólida base de inteligencia empresarial mediante un data warehouse.
Este paso es fundamental, ya que obliga a los gerentes a considerar qué desean lograr con los datos, qué datos necesitan para alcanzar sus objetivos y qué activos de datos pueden ser liberados.
El ETL es una parte esencial del proceso, ya que no solo extrae la información que se desea cargar en el data warehouse, sino que también la depura y consolida para asegurar la calidad y coherencia de los datos en todas las bases de datos, sin importar el sistema del cual proviene la información.
En resumen, el ETL es el procesamiento necesario para convertir los datos en bruto en datos útiles, listos para ser utilizados por analistas de datos, científicos de datos, consultores de inteligencia empresarial u otros usuarios.
En la actualidad, la mayoría de los procesos ETL están automatizados y promueven la calidad y gobernanza de los datos.
Como toda tecnología, en los últimos años, el proceso ETL ha evolucionado hacia una nueva perspectiva: ELT, que altera el orden de las secuencias "transform" y "load".
Las herramientas de inteligencia empresarial permiten a los usuarios transformar los datos en información, y la información en ideas o, dicho de otro modo, en inteligencia. Estas herramientas incluyen sistemas de generación de informes como Power BI, plataformas de visualización de datos, desarrollo de paneles de control e informes corporativos, entre otros.
Las principales herramientas de inteligencia empresarial en el mercado, como Microsoft Power BI, líder en el Cuadrante Mágico de Gartner para herramientas analíticas y de BI en 2022, han sido diseñadas con una perspectiva empresarial y permiten que usuarios con poco conocimiento técnico trabajen con los datos y los conviertan en decisiones más informadas. Asegurar que los usuarios finales reciban la información que necesitan de manera adecuada es la base de la inteligencia empresarial y marca la diferencia en términos de aprovechamiento de los datos.
¿Es necesario contar con un data warehouse para generar inteligencia empresarial? Respuesta breve: Sí.
Aunque algunas empresas logran generar inteligencia empresarial sin tener un data warehouse, este enfoque presenta varios inconvenientes en términos de rendimiento, tiempo y costos. Procesar los datos necesarios para generar inteligencia empresarial sin un data warehouse puede ejercer presión sobre las bases de datos transaccionales, reducir el rendimiento y aumentar el tiempo de carga, lo que ralentiza el proceso de transformación de los datos en inteligencia.
Además, la falta de una infraestructura adecuada para la integración de datos y sistemas plantea numerosos problemas, como ya hemos mencionado.
En resumen, las bases de datos transaccionales no pueden realizar el mismo trabajo que un data warehouse y su capacidad para generar inteligencia es limitada. No es casualidad que el 48% de las organizaciones considere que su entorno de inteligencia empresarial es "crítico" o "muy importante" para su productividad a largo plazo.
Los data lake y los data warehouse son ampliamente utilizados para el almacenamiento de big data, pero no son términos intercambiables. Un data lake, o "lago de datos", es un vasto conjunto de datos en bruto que aún no tiene un propósito definido. Por otro lado, un data warehouse, o "almacén de datos", es un depósito de datos estructurados y filtrados que han sido procesados con un propósito específico. Aunque ambos almacenan grandes cantidades de datos, es importante distinguir entre ellos, ya que sirven a diferentes propósitos y requieren enfoques distintos para su optimización.
Algunas de las principales diferencias entre un data lake y un data warehouse incluyen la estructura de los datos, los métodos de procesamiento, el ámbito de uso y el propósito de los datos.
Un data lake almacena datos en bruto sin procesar, sin una finalidad determinada. Los usuarios finales suelen ser científicos de datos, y la accesibilidad a los datos es alta. En un data lake, debido a su fácil accesibilidad, los datos pueden actualizarse rápidamente.
Por otro lado, un data warehouse contiene datos procesados y utilizados para un propósito específico. Los usuarios finales de un data warehouse suelen ser empresarios y profesionales de negocios, y realizar cambios en su estructura puede ser más complicado.
Cada tipo de almacenamiento ofrece beneficios distintos. La principal diferencia radica en la estructura variable de los datos en bruto en comparación con los datos procesados. Los data lakes, al almacenar datos en bruto, requieren una mayor capacidad de almacenamiento que los data warehouse. La ventaja de contar con datos en bruto es la capacidad de analizarlos rápidamente y para cualquier propósito. Sin embargo, si no se implementan medidas adecuadas de calidad y gobernanza de datos, los data lakes pueden convertirse en contenedores difíciles de gestionar y con poco valor.
Los data warehouse también ofrecen beneficios interesantes. Almacenar solo datos procesados ahorra espacio de almacenamiento, lo que se traduce en ahorro de costos. Además, al estar procesados, los datos son más comprensibles y accesibles para un público menos técnico.
Más allá de su propósito de almacenamiento, estos dos conceptos son bastante diferentes. Los data lakes, debido a la naturaleza no estructurada de sus datos, pueden ser complejos de navegar y requieren la intervención de científicos de datos. Por otro lado, los data warehouse son más adecuados para el uso empresarial por parte de usuarios menos técnicos. Cada empresa debe evaluar con expertos cuál de estos tipos de almacenamiento se adapta mejor a sus necesidades según los usos que se les dará.
En el ámbito empresarial, las bases de datos son herramientas fundamentales para cualquier organización. Sin embargo, es común que solo aquellos responsables de los datos conozcan las diferencias entre los diversos tipos de bases de datos existentes. Exploremos las diferencias básicas entre un data warehouse y un data mart de manera comprensible para personas sin conocimientos técnicos.
¿Qué es un data mart?
Un data mart es un subconjunto de una base de datos, generalmente un data warehouse, donde se almacenan datos para un área específica del negocio. Es decir, en un data mart se guardan conjuntos de datos concisos y específicos destinados al análisis de un departamento o línea de negocio particular, como por ejemplo, el departamento de ventas.
El data mart se enfoca en consultas específicas y, al igual que en un data warehouse, los datos tienen una estructura clara, a menudo en modelos dimensionales de estrella o copo de nieve. El objetivo del uso de un data mart es indexar datos para facilitar las consultas en áreas específicas del negocio y satisfacer las necesidades de un grupo específico de usuarios dentro de la organización, como los miembros del equipo de ventas o finanzas.
La principal diferencia entre ambas bases de datos radica en su alcance. Mientras que un data warehouse funciona como la base de datos global de un negocio y almacena datos relacionados con cualquier aspecto de la empresa, un data mart guarda una cantidad reducida de datos con un enfoque temático, relacionados con un departamento o línea de negocio específica. Además, un data warehouse recopila datos de diversas fuentes, mientras que un data mart generalmente recoge datos del data warehouse central.
Esto implica que un data warehouse tenga una capacidad de almacenamiento mucho mayor que un data mart y requiera una arquitectura más compleja y difícil de diseñar. Además, la implementación de un data warehouse es un proceso costoso y prolongado, que suele llevar varios meses o incluso un año. Por otro lado, la implementación de un data mart se puede completar en unos pocos meses, ya que implica una cantidad mucho menor de datos y una estructura más simple.
Para ilustrar esta diferencia, podemos utilizar un ejemplo del ámbito educativo. Un data warehouse sería como el lugar donde se guardan todos los documentos de un centro educativo, mientras que un data mart sería el lugar donde cada profesor o grupo de profesores guarda la documentación relevante a su asignatura.
A continuación, exploraremos en más detalle las principales distinciones entre un data warehouse y un data mart según diferentes criterios.
En resumen, un data warehouse es una base de datos central con la capacidad de conectarse a diversas fuentes de datos y con una gran capacidad de almacenamiento. Por otro lado, un data mart es una subdivisión de un data warehouse, con una capacidad de almacenamiento más reducida y orientada a proporcionar respuestas a las consultas de los usuarios en relación a un área específica del negocio.
Un diseño inadecuado de un data warehouse puede llevar a las empresas a basar su conocimiento en datos incorrectos, lo que afecta al análisis del rendimiento empresarial y puede resultar en la toma de decisiones erróneas. En este artículo, exploraremos los cuatro pasos esenciales para diseñar un data warehouse empresarial eficaz.
Los Cuatro Pasos Esenciales para Diseñar un Enterprise Data Warehouse:
La fase inicial del diseño de un data warehouse implica analizar los requisitos y necesidades empresariales, teniendo en cuenta las tareas fundamentales para el funcionamiento exitoso del negocio. Es crucial involucrar a los encargados de tomar decisiones y a los profesionales técnicos en un enfoque colaborativo. Además, es importante asegurarse de que todos los departamentos participen en la definición y establecimiento de los objetivos empresariales que el data warehouse debe cumplir.
Durante esta fase, es fundamental realizar una serie de preguntas importantes, como la finalidad y los objetivos empresariales del data warehouse, la información prioritaria, las fuentes de datos a integrar y la disponibilidad de un sistema de respaldo en caso de fallo.
Un data warehouse requiere de tres entornos físicos distintos: desarrollo, pruebas y producción. Es esencial diseñar cada entorno con servidores dedicados para lograr una gestión eficiente de la carga de trabajo, permitir pruebas previas a la producción y evitar la caída de los servidores durante las pruebas. La adecuada configuración del entorno físico contribuye a un funcionamiento estable del data warehouse.
Una vez diseñado el entorno del data warehouse, es posible realizar operaciones front-end para que los usuarios puedan acceder fácilmente a los datos. En este paso, se puede optar por utilizar kits de business intelligence preestablecidos o desarrollar herramientas personalizadas. Se deben seleccionar columnas específicas de datos y considerar las limitaciones del proveedor de OLAP para optimizar las consultas y el rendimiento general del data warehouse.
Después de completar las operaciones back-end y front-end, es el momento de poner en marcha el data warehouse y capacitar a los usuarios. La formación adecuada del equipo es esencial para garantizar un buen funcionamiento y el logro de los objetivos empresariales. Durante esta fase, es importante supervisar el rendimiento y el funcionamiento del data warehouse, identificar cualquier problema y realizar un mantenimiento regular. Además, se deben realizar copias de seguridad periódicas y planificar actualizaciones futuras para adaptarse a los cambios y requisitos empresariales en constante evolución.
Cabe destacar que cada data warehouse es único y su diseño debe adaptarse a las necesidades específicas de cada negocio. Asimismo, el proceso de diseño y puesta en marcha puede variar según el entorno empresarial en el que se implemente el data warehouse.
La automatización en el ámbito del data warehouse es una tecnología de vanguardia que se basa en patrones y procesos de diseño avanzados para automatizar las etapas de planificación, modelado e integración a lo largo del ciclo de vida completo del data warehouse. Su objetivo es proporcionar una alternativa eficiente al enfoque tradicional de diseño de almacenes de datos, reduciendo tareas que consumen mucho tiempo, como la generación e implementación de códigos ETL en un servidor de bases de datos.
El proceso de automatización del data warehouse consta de varios pasos:
Extracción de datos: En los data warehouses tradicionales, los datos se extraen de bases de datos relacionales utilizando scripts SQL. Antes de ser transferidos, los datos se someten a una limpieza para asegurar la consistencia y precisión de la información. En esta etapa, los datos se basan en un modelo de relaciones entre entidades y se utilizan principalmente para el procesamiento transaccional en línea.
Almacenamiento de datos analíticos: Los datos transaccionales se modelan en esquemas de estrella o copo de nieve y se transfieren a un servidor OLAP (Procesamiento Analítico en Línea) a través de un modelo de datos relacional OLAP o multidimensional. Esto estructura y simplifica los datos para su uso en informes analíticos y consultas. Luego, los datos se transforman y se cargan en el almacén de datos.
Análisis e informes: Una vez completados los procesos de ETL, los datos del almacén de datos se exportan a herramientas de inteligencia empresarial y análisis para obtener información que respalde la toma de decisiones.
El software de automatización de data warehouses ofrece un enfoque sin problemas y sin necesidad de programación para agregar y mover datos empresariales de diversas fuentes hacia un almacén de datos y más allá. A diferencia de los almacenes de datos tradicionales, este software automatiza las tareas de ejecución por lotes y despliegue de códigos ETL necesarios en el proceso de almacenamiento de datos. Construido sobre metodologías ágiles, el software de automatización utiliza diversas funcionalidades, como estructuras de datos desnormalizadas, normalizadas y multidimensionales, procesos de integración de datos ETL y ELT, modelado de datos de origen y conectividad con múltiples proveedores de datos.
La fase de ETL desempeña un papel fundamental en el data warehouse, ya que permite aprovechar al máximo su valor. Mientras que el data warehouse actúa como el lugar de almacenamiento de todos los datos y las herramientas de inteligencia empresarial se utilizan para su consumo y proporcionar información, la ETL actúa como intermediario al trasladar los datos y las herramientas desde los sistemas de origen al data warehouse para su análisis. La etapa de ETL es donde se dedica gran parte del tiempo y la energía del negocio en el desarrollo de una solución de data warehouse.
Cuando se trata de ETL en la nube, implica extraer datos de diversos sistemas de origen, transformarlos en un formato común y cargar los datos consolidados en una plataforma de almacenamiento en la nube para satisfacer las necesidades de inteligencia empresarial, generación de informes y análisis. Trabajar en la nube ofrece una variedad de beneficios, como transmisión en tiempo real e integraciones rápidas. Además, es la mejor opción si tu data warehouse se encuentra en la nube.
La adopción de ETL en la nube ha sido un proceso transformador vinculado a la evolución de la velocidad y las capacidades de Internet. La ventaja más destacada y apreciada de ETL en la nube es su mayor velocidad. El entorno en la nube permite que las tareas de cómputo de un proceso ETL se realicen mucho más rápido y optimiza las actividades de inteligencia empresarial que, en entornos locales, pueden ralentizarse debido al constante crecimiento del volumen de datos con el que las empresas trabajan. Además, la implementación de procesos de ETL en la nube suele ser rápida, ya que se puede conectar fácilmente tanto con servicios locales como con servicios en la nube.
En resumen, la automatización del data warehouse es una tecnología de vanguardia que agiliza la integración de datos, automatiza procesos y tareas que consumen mucho tiempo, y garantiza la interoperabilidad de los sistemas empresariales en un entorno en la nube que optimiza las operaciones de inteligencia empresarial.
En Bismart llevamos años trabajando y llevando a cabo soluciones de data warehousing. Uno de nuestros puntos fuertes es que aplicamos procesos data warehouse adaptados a las características y necesidades de cada empresa. No todos los negocios disponen de la misma tipología o cantidad de datos y, de igual forma, tampoco los utilizan para lo mismo. Por lo tanto, garantizamos buscar la mejor solución personalizada y amoldada a las particularidades de nuestro cliente. Además, uno de nuestros valores es promover la toma de decisiones basada en datos y no en hipótesis, con la cual cosa trabajamos para ofrecer las mejores soluciones para que así sea. Asimismo, contamos con otras ventajas competitivas respecto a otras compañías que ofrecen el mismo servicio:
En resumen, en Bismart nos enfocamos en las mejores prácticas, utilizamos metodologías sólidas, garantizamos la calidad de los datos, creamos modelos de datos comprensibles, presentamos informes atractivos y consideramos la evolución futura del sistema. Además, nos mantenemos actualizados con las últimas soluciones y tecnologías del mercado para brindar a nuestros clientes lo mejor en Business Intelligence y Big Data.
