En su forma más simple, el almacén de datos (data warehouse) es un sistema utilizado para almacenar, gestionar y analizar datos. Este almacén está estructurado de tal forma que garantiza el acceso de los usuarios a la información. En definitiva, el objetivo de esta tecnología es garantizar la calidad de los datos para ayudar a las empresas a tomar las mejores decisiones. 

 

Almacenes de datos explicados por DEYDE

El almacén de datos es una herramienta analítica diseñada para respaldar la toma de decisiones y la generación de informes para los usuarios en muchos departamentos. Estos almacenes de datos también son archivos que contienen datos históricos que no se mantienen en los sistemas operativos.

Desde DEYDE sabemos que este tipo de soluciones es vital para crear un sistema de verdad único y unificado para toda la organización. Desafortunadamente, como podemos imaginar, tratar de mantener la precisión y la minuciosidad en un sistema así es increíblemente difícil.

 

¿Por qué utilizar un almacén de datos?

Entonces, si estos repositorios de datos son tan complejos de construir y mantener, ¿por qué las organizaciones se molestan?. Esencialmente, porque pueden proporcionar:

– Un único punto de acceso para todos los datos, en lugar de requerir que los usuarios se conecten a docenas o incluso a cientos de sistemas individualmente.

– Una garantía total de calidad de los datos.

– Una historia de los datos que almacenan.

– Separación entre los sistemas operativos del día a día y los sistemas analíticos, por razones de seguridad.

– Un conjunto estándar de semántica en torno a los datos; por ejemplo, coherencia en las convenciones de nomenclatura, códigos para diferentes tipos de productos, idiomas y monedas…

De este modo, almacenar datos completos en relaciones estructuradas significa que los repositorios de datos también pueden proporcionar respuestas a una variedad de preguntas complejas, como:

– ¿Cuántos ingresos ha generado cada una de nuestras líneas de productos por mes durante los últimos diez años, desglosados ​​por ciudad y estado?

– ¿Cuál es el tamaño de transacción promedio en uno de nuestros cajeros automáticos, desglosado por hora del día y activos totales del cliente?

– ¿Cuál es el porcentaje de rotación de empleados durante el último año en las tiendas que han estado abiertas durante al menos tres años? ¿Cuántas horas trabajaron esos empleados por semana?

 

Arquitectura del almacenamiento para una buena calidad de datos

Los almacenes de datos se construyen de muchas formas diferentes, intentando dar cuenta y estructurar la complejidad de las organizaciones que los utilizan. Pero la arquitectura básica es bastante consistente. Primero se formatea la información en bruto, proceso a veces llamado «limpieza y normalización». Debemos concebir el proceso como una tubería que mueve los datos sin procesar de las fuentes al almacén, asegurándose de que los datos tengan el nombre y el formato adecuados y de que estén en relaciones precisas con el resto de información almacenada. Esto se suele denominar «capa de integración» y no se considera necesariamente parte del propio almacén de datos.

Los datos formateados se almacenan en él y una capa de acceso permite que las herramientas y aplicaciones recuperen datos en un formato que se adapte a sus necesidades.

Hay otro aspecto de la arquitectura que gobierna toda la estructura llamado metadatos. Los metadatos son datos sobre los datos. Los ingenieros y los científicos de datos que mantienen un data warehouse recopilan información acerca de las fuentes, las convenciones de nomenclatura, los horarios de actualización, etc. y utilizan esta información para mantener la calidad de los datos y asegurarse de que el repositorio cumple con sus objetivos previstos.

 

Conceptos relacionados: OLAP vs. OLTP

En general, los sistemas de administración de datos pueden considerarse como bases de datos de tipo OLAP (procesamiento analítico en línea) u OLTP (procesamiento de transacciones en línea).

En general, los sistemas OLTP crean o capturan datos en aplicaciones en línea, y los sistemas OLAP analizan los datos que se han recopilado de uno o más sistemas. Un data warehouse es un ejemplo de sistema OLAP.

 

Data warehouse vs. base de datos

Estrictamente hablando, una base de datos es cualquier colección estructurada de datos. Una hoja de cálculo de Excel o una libreta de direcciones serían ejemplos muy simples de bases de datos.

En este sentido, un software como Excel, Oracle o MongoDB es un sistema de administración de bases de datos (DBMS) que permite a los usuarios acceder y administrar esa base. Es común que las personas llamen a una base de datos DBMS.

Por tanto, podemos considerar a este repositorio como un tipo específico de base de datos. Por un lado, está especializada en los que almacena (datos históricos de muchas fuentes) y, por el otro, en el propósito al que sirve: análisis.

En definitiva, un almacén de datos se sustancia en la pregunta: ¿cómo se gestionan y procesan los datos en tu empresa? Adopta nuestra solución de calidad de datos, te ayudará a ponerlos en forma y a multiplicar tus resultados. Además, es totalmente complementario a tu almacén de datos y responderá a tus necesidades analíticas.

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