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Data Warehouse

Data Warehouse es un paso clave en los proyectos de Business Intelligence y Analytics.

¿Qué es Data Warehouse?

Un Data Warehouse es un sistema que recopila, integra y almacena grandes cantidades de datos de una variedad de fuentes empresariales en un solo lugar centralizado. Esta plataforma está diseñada para permitir el análisis y la generación de informes de manera eficiente, proporcionando una vista unificada y coherente de los datos para respaldar la toma de decisiones estratégicas.

Los datos almacenados en un Data Warehouse son utilizados por los analistas y los responsables de decisiones para obtener información sobre la empresa y para tomar decisiones informadas.  En resumen, el Data Warehouse es una herramienta fundamental para la consolidación, organización y análisis de datos en una empresa.

Como abordar un proyecto de Data Warehouse

Pasos para implementar un data warehouse

La implementación de un data warehouse puede ser un proceso complejo, pero aquí le ofrecemos una guía paso a paso que le ayudará a planificar y poner en marcha su propio almacén de datos.


1. Identificar los requerimientos de la empresa

Antes de comenzar a construir su data warehouse, es importante que tenga en cuenta las necesidades de su empresa. ¿Qué datos necesita almacenar y acceder con frecuencia? ¿Quiénes serán los principales usuarios del almacén de datos? Estas preguntas le ayudarán a planificar el alcance del proyecto y a identificar los requerimientos que debe cumplir su data warehouse.


2. Seleccionar una plataforma de data warehouse

Existen muchas plataformas de data warehouse disponibles en el mercado, por lo que es importante seleccionar una que sea adecuada para su empresa. Algunas de las plataformas más populares son:

  • Amazon Redshift
  • Google BigQuery
  • Microsoft Azure SQL Data Warehouse
  • Snowflake

Cada plataforma tiene sus propias ventajas y desventajas, por lo que es importante investigar y evaluar cada una para determinar cuál es la mejor opción para su empresa.


3. Diseñar el modelo de datos

El modelo de datos define la estructura de su data warehouse y cómo se almacenarán los datos en él. Para diseñar un modelo de datos efectivo, es importante tener en cuenta cómo se relacionan los datos y cómo se accederá a ellos.


4. Implementar el modelo de datos

Una vez que el modelo de datos esté diseñado, debe ser implementado en su plataforma de data warehouse elegida. Esto implica la creación de tablas, definición de relaciones entre ellas y la creación de índices.


5. Cargar los datos

Una vez que se ha implementado el modelo de datos, el siguiente paso es cargar los datos en el almacén de datos. Esto puede ser un proceso largo y complejo, especialmente si está integrando datos de múltiples fuentes empresariales.


6. Implementar la seguridad

Es importante asegurarse de que los datos almacenados en el data warehouse sean seguros y estén protegidos contra accesos no autorizados. Esto incluye la implementación de medidas de seguridad tales como cifrado y autenticación.


7. Probar y optimizar el data warehouse

Después de que el data warehouse esté completamente implementado, es importante probar su funcionalidad y realizar ajustes necesarios para optimizar su rendimiento. Aquí hay algunos pasos que puede seguir:

  • Verificar que los datos se hayan cargado correctamente y que estén siendo actualizados regularmente.
  • Evaluar el rendimiento del almacén de datos y realizar ajustes en su configuración para mejorar su rendimiento.
  • Asegurarse de que los usuarios puedan acceder y utilizar los datos de manera efectiva.
  • Realizar pruebas de seguridad para asegurarse de que la información se encuentre protegida contra posibles vulnerabilidades.

Una vez que haya realizado estas pruebas y ajustes necesarios, su data warehouse estará listo para ser utilizado. Recuerde que mantener un data warehouse es un proceso continuo, por lo que es importante realizar regularmente pruebas y ajustes para asegurarse de que el almacén de datos esté funcionando de manera óptima.

Data Lakes y Data Warehouses: Socios perfectos para el éxito en la gestión de datos

 

Antiguamente los datos relacionales estructurados no podian mezclarse y emparejarse con datos textuales no estructurados para su análisis. Pero con la llegada de la contextualización, ahora sí es posible hacerlo de manera natural y sencilla.

Dentro del data warehouse, los datos no repetitivos se tratan de manera diferente a las ocurrencias repetitivas de datos. ¿A qué nos referimos con datos no repetitivos? Hablamos de los comentarios que aparecen en una encuesta, los correos electrónicos y las conversaciones, es decir, los datos basados en textos que se generan a partir de la palabra escrita u oral, y que luego son leídos, reformateados y, lo más importante, ¡ahora pueden ser contextualizados!

Para extraer algún sentido de los datos no repetitivos y utilizarlos en el data warehouse, es fundamental establecer el contexto de los datos.

En el mundo del Data Management, los Data Lakes han irrumpido en los últimos años, pero no son en sí mismos un reemplazo del Data Warehouse, sino un complemento que apoya el descubrimiento de nuevas preguntas. Una vez que se encuentran esas preguntas, se optimizan las respuestas. Y optimizar puede significar ir más allá del Data Lake, hacia un Data Mart o un Data Warehouse.

 

Diferencias clave entre Data Lake y Data Warehouse

Veamos algunas de las principales diferencias entre estas dos tecnologías:

 

Datos: mientras que un Data Warehouse sólo almacena datos estructurados, un Data Lake almacena todo tipo de datos, tanto estructurados como semiestructurados y no estructurados.

 

Procesamiento: para cargar datos en un Data Warehouse, primero deben ser modelados y estructurados, lo que se conoce como schema-on-write. En cambio, en un Data Lake se cargan los datos sin procesar, y se les da forma y estructura sólo cuando es necesario, lo que se conoce como schema-on-read. Son dos enfoques muy diferentes.

 

Almacenamiento: una de las principales ventajas de las tecnologías de Big Data, como Hadoop, es que el costo de almacenamiento es relativamente bajo en comparación con el de un Data Warehouse. Esto se debe en parte al hecho de que Hadoop es software de código abierto, lo que significa que no tiene costos de licencia ni de soporte de la comunidad, y también al hecho de que está diseñado para funcionar en hardware de bajo costo.

 

Agilidad: un Data Warehouse es un repositorio altamente estructurado, lo que significa que puede llevar mucho tiempo modificar su estructura debido a los procesos de negocio involucrados. En cambio, un Data Lake carece de esta estructura, lo que permite a los desarrolladores y científicos de datos configurar y reconfigurar fácilmente sus modelos, consultas y aplicaciones en tiempo real.

 

Seguridad: aunque la tecnología de Data Warehouse lleva décadas en uso, la seguridad de los datos en un Data Lake todavía no está tan madura. Sin embargo, la industria de Big Data está haciendo importantes esfuerzos para mejorar la seguridad.

Estructuras de un Data Warehouse: Básica, Con Área de Ensayo y Data Marts

Estructura Básica

En una estructura básica de un Data Warehouse, los sistemas operativos y archivos planos proporcionan datos en bruto que se almacenan junto con metadatos. Los usuarios finales pueden acceder a ellos para su análisis, generación de informes y minería. Esta estructura es ideal para pequeñas empresas o para aquellas que están comenzando a implementar un Data Warehouse.


Estructura Básica con un Área de Ensayo

Al agregar un área de ensayo a la estructura básica, se coloca entre las fuentes de datos y el almacén. Esta área proporciona un lugar donde los datos se pueden limpiar antes de entrar en el almacén. Es posible personalizar la arquitectura del almacén para diferentes grupos dentro de la organización. De esta manera, se puede mejorar la calidad de los datos y evitar que los errores afecten a todo el almacén.


Estructura Básica con Área de Ensayo y Data Marts

La estructura más compleja de un Data Warehouse incluye áreas de ensayo y data marts. Los data marts son sistemas diseñados para una línea de negocio en particular. Se pueden tener data marts separados para ventas, inventario y compras, por ejemplo, y los usuarios finales pueden acceder a datos de uno o de todos los data marts del departamento.

Los data marts permiten a las empresas personalizar aún más el análisis de datos para grupos específicos de usuarios. Al tener data marts separados, se puede garantizar que los usuarios finales obtengan solo la información que necesitan para su línea de negocio y, por lo tanto, aumentar la eficiencia y precisión del análisis de datos.

Usos del Data Warehouse en tu empresa

Un data warehouse tiene múltiples aplicaciones en cualquier empresa:

  • Almacena datos estructurados de diferentes fuentes de la empresa.
  • Datos precisos y de alta calidad para dar soporte a la toma de decisiones.
  • Unifica todos los datos en un mismo lugar para realizar un análisis avanzado posterior de los mismos.
  • Analiza la información desde diferentes ámbitos y de manera rápida.
  • Datos almacenados de manera fiable y segura, en base a una estructura jerarquizada.

Por departamentos los usos pueden ser:


Análisis de ventas

El Data Warehouse puede ser utilizado para el análisis de ventas de la empresa, lo que permite conocer el comportamiento de los clientes, los productos más vendidos, las zonas geográficas con mayor volumen de ventas, entre otros indicadores que ayudan a la toma de decisiones empresariales.


Análisis de marketing

El Data Warehouse también puede ser utilizado para el análisis de marketing, lo que permite conocer el impacto de las campañas publicitarias, el retorno de inversión (ROI), el perfil de los clientes más rentables, entre otros indicadores que permiten mejorar la eficiencia del departamento de marketing.


Análisis financiero

El Data Warehouse puede ser utilizado para el análisis financiero de la empresa, lo que permite conocer el flujo de caja, la rentabilidad de los diferentes productos o servicios, los costos asociados a cada proceso de la empresa, entre otros indicadores que permiten mejorar la gestión financiera.


Análisis de recursos humanos

El Data Warehouse también puede ser utilizado para el análisis de recursos humanos, lo que permite conocer el desempeño de los empleados, la rotación de personal, el ausentismo, entre otros indicadores que permiten mejorar la gestión del talento humano en la empresa.


Análisis de la cadena de suministro

El Data Warehouse también puede ser utilizado para el análisis de la cadena de suministro, lo que permite conocer los tiempos de entrega, el nivel de satisfacción de los clientes, los costos de los diferentes proveedores, entre otros indicadores que permiten mejorar la eficiencia de la cadena de suministro.


Análisis de la gestión de proyectos

El Data Warehouse también puede ser utilizado para el análisis de la gestión de proyectos, lo que permite conocer el estado de los proyectos en tiempo real, los costos asociados a cada proyecto, los tiempos de entrega, entre otros indicadores que permiten mejorar la gestión de proyectos en la empresa.


Análisis de la gestión de riesgos

El Data Warehouse también puede ser utilizado para el análisis de la gestión de riesgos, lo que permite conocer los riesgos asociados a cada proceso de la empresa, los costos asociados a la gestión de riesgos, entre otros indicadores que permiten mejorar la gestión de riesgos en la empresa.


Análisis de la gestión de la calidad

El Data Warehouse también puede ser utilizado para el análisis de la gestión de la calidad, lo que permite conocer los costos asociados a la gestión de calidad, los indicadores de calidad de los productos o servicios, entre otros indicadores que permiten mejorar la gestión de la calidad en la empresa.


Análisis de la gestión de clientes

El Data Warehouse también puede ser utilizado para el análisis de la gestión de clientes, lo que permite conocer el comportamiento de los clientes, su lealtad, su satisfacción, entre otros indicadores que permiten mejorar la gestión de clientes en la empresa.


Análisis de la gestión de inventarios

El Data Warehouse también puede ser utilizado para el análisis de la gestión de inventarios, lo que permite conocer los niveles de inventario, la rotación de inventarios, los costos asociados al inventario, entre otros indicadores que permiten mejorar la eficiencia en la gestión de inventarios.


Análisis de la gestión de activos

El Data Warehouse también puede ser utilizado para el análisis de la gestión de activos, lo que permite conocer el estado de los activos, su depreciación, su vida útil, entre otros indicadores que permiten mejorar la gestión de los activos en la empresa.


Análisis de la gestión de proveedores

El Data Warehouse también puede ser utilizado para el análisis de la gestión de proveedores, lo que permite conocer el desempeño de los proveedores, los costos asociados a cada proveedor, entre otros indicadores que permiten mejorar la eficiencia en la gestión de proveedores.


Análisis de la gestión de la cadena de valor

El Data Warehouse también puede ser utilizado para el análisis de la gestión de la cadena de valor, lo que permite conocer el valor agregado de cada proceso de la empresa, los costos asociados a cada proceso, entre otros indicadores que permiten mejorar la eficiencia de la cadena de valor.


Análisis de la gestión de la innovación

El Data Warehouse también puede ser utilizado para el análisis de la gestión de la innovación, lo que permite conocer los costos asociados a la innovación, los indicadores de innovación de la empresa, entre otros indicadores que permiten mejorar la gestión de la innovación en la empresa.


Análisis de la gestión de la seguridad

El Data Warehouse también puede ser utilizado para el análisis de la gestión de la seguridad, lo que permite conocer los riesgos asociados a la seguridad de la empresa, los costos asociados a la gestión de la seguridad, entre otros indicadores que permiten mejorar la gestión de la seguridad en la empresa.


Análisis de la gestión de la sostenibilidad

El Data Warehouse también puede ser utilizado para el análisis de la gestión de la sostenibilidad, lo que permite conocer los costos asociados a la sostenibilidad, los indicadores de sostenibilidad de la empresa, entre otros indicadores que permiten mejorar la gestión de la sostenibilidad en la empresa.

Diferencias entre Data Warehouse, Big Data y BI

En el mundo empresarial actual, la gestión y análisis de datos se ha convertido en una necesidad básica para el éxito. En este sentido, existen tres conceptos fundamentales que debemos conocer: Data Warehouse, Big Data y Business Intelligence (BI). Aunque a menudo se confunden, estos términos tienen diferencias significativas que debemos comprender para aplicarlos correctamente.

 

¿Qué es el Big Data?

El Big Data se refiere a un gran volumen de datos, con una variedad, complejidad y velocidad de crecimiento enorme. Además, estos datos no son estructurados y no se encuentran necesariamente dentro del entorno corporativo. Esta tecnología permite analizar los datos en tiempo real, provenientes de diferentes fuentes y formas, como mensajería instantánea, redes sociales, registros de grabaciones, imágenes, mensajes de correo electrónico, etc.

 

En la actualidad, el mercado de Big Data está creciendo en torno al 40% cada año, lo que indica su gran importancia. Sin embargo, a medida que evoluciona, también hay una creciente escasez de profesionales capacitados para satisfacer la demanda. Se espera que en los próximos años, la demanda de Big Data aumente significativamente, lo que a su vez aumentará la necesidad de mano de obra especializada y de socios tecnológicos especializados en esta área.

 

¿Qué es un Data Warehouse?

Por otro lado, un Data Warehouse es un sistema que almacena datos consolidados de diversas fuentes o sistemas de la empresa. Estos datos son estructurados y tienen como objetivo ser precisos y de alta calidad para apoyar la toma de decisiones empresariales. El objetivo principal es tener todos los datos juntos para después poder dividirlos y hacer un análisis de determinados sectores o estrategias.

 

¿Qué es Business Intelligence?

Business Intelligence (BI) es una tecnología que transforma los datos recopilados por el Data Warehouse en información útil para analizar no solo los negocios, sino también las principales estrategias corporativas. Esta herramienta es el «cuello de botella» de los datos recogidos del Data Warehouse, llegando de manera precisa y útil para ayudar a tomar mejores decisiones a su negocio.

¿Qué ventajas nos aporta el almacenamiento de datos (Data Warehouse)?

  • Estructura la información de diferentes maneras.
  • Proporciona información de manera homogénea y fiable.
  • Consulta y tratamiento jerarquizado de los datos.
  • Sistema de almacenaje homogéneo e integrado de los datos.
  • Consultas más fiables y rápidas.

Gracias al almacenamiento de datos, tomarás decisiones en cualquier ámbito de la empresa, basándote en información integrada y global. Al aplicar técnicas de analítica, lograrás encontrar relaciones en los datos, lo que te facilitará la toma de decisiones.

data warehouse

Data Warehouse es una pieza fundamental para las organizaciones que desean consolidar sus datos provenientes de múltiples fuentes y aprovecharlos para sustentar la toma de decisiones. Talend,se ha consolidado como una solución líder para la construcción y gestión de almacenes de datos.

Modus
, cuenta con una vasta experiencia y conocimiento en la implementación y personalización de soluciones de Talend para Data Warehouse. Nuestro equipo de expertos garantiza que tu implementación de Data Warehouse será exitosa, adaptada a tus necesidades específicas y perfectamente alineada con los objetivos y metas de tu negocio.

Características del Data Warehouse

organizacion

Organización por ámbitos

Facilita su acceso y entendimiento por parte de todos los usuarios.

tendencia

Acceso a datos históricos y en tiempo real

Los datos muestran la actividad de la empresa en el mismo momento, y también para analizar análisis de tendencias.

seguro

Información segura

La información no se puede modificar ni eliminar una vez que se ha eliminado el dato. Sólo se utiliza para ser leída o consultada en el futuro.

estructura

Integrado

Los datos se almacenan en una estructura consistente. Se puede estructurar en distintos niveles de detalles para adaptarse a las necesidades de los usuarios.

 
datos

Metadatos

Los datos muestran la actividad de la empresa en el mismo momento, y también para analizar análisis de tendencias.