Hoy en Tecnoinver te contamos todo lo que necesitas saber sobre Data WareHouse y su importancia para analizar datos. Te explicaremos conceptos de data Warehouse importantes para que puedas comprender cómo utilizarlo.
Los almacenes de datos, conocidos en inglés como data warehouses (o data ware house), son sistemas que almacenan y organizan grandes volúmenes de datos.
Permite incluir información procedente de múltiples fuentes y poder realizar una gestión de datos de distinto tipo.
Su función principal es centralizar información para facilitar el análisis de datos y mejorar el proceso de toma de decisiones dentro de una empresa u organización.
Utilizan recopilación de conjuntos de datos y aplicación de técnicas de extracción, transformación y carga (ETL, por sus siglas en inglés). De esta forma los almacenes de datos convierten datos dispersos en información útil y organizada más fácil de gestionar y entender.
¿Qué es un Data Warehouse?
Un data warehouse es una infraestructura diseñada para almacenar y gestionar grandes cantidades de información.
Su gran diferencia frente a otros sistemas operativos de bases de datos es que el data warehousing organiza datos históricos. Permite acceder a ellos de manera rápida y eficiente.
La forma de hacer esto es recopilando y procesando los datos de sistemas internos pero también datos de diversas fuentes como aplicaciones y plataformas externas.
Cuando estos datos son organizados ya se pueden utilizar para realizar análisis de datos avanzados y extraer conocimientos que guían el crecimiento y las estrategias del negocio.
Es un concepto fundamental en la actualidad, sobre todo si pensamos en la importancia que está cobrando el manejo de los datos. El Data Warehouse es fundamental en empresas que utilizan Big Data o gestionan Inteligencia Artificial, por citar algunos ejemplos.
Las características principales del Data Warehousing
- Integra múltiples fuentes: los datos se extraen de diferentes sistemas y plataformas para crear una vista unificada. Esto permite una gestión más rápida, completa y efectiva de los datos.
- Almacena de datos históricos: permite analizar patrones y tendencias a lo largo del tiempo. Se puede analizar la evolución, los cambios que se producen etc.
- Optimiza los análisis: está diseñado para facilitar la exploración y análisis de datos en lugar de la manipulación transaccional.
- Organización estructurada: los datos se almacenan en diferentes tipos de formatos y son clasificados para su análisis eficiente. Con una estructura clara que permite unificarlos para un análisis más profundo.
Conceptos fundamentales en Data Warehousing
A continuación vamos a explicar los conceptos principales que necesitas tener en cuenta para controlar un sistema de Data Ware House y entenderlo a la perfección.
1. ETL (Extracción, Transformación y Carga)
El proceso de extracción, transformación y carga (ETL) es fundamental en la creación de un data warehouse.
Primero, los datos se extraen de las fuentes, después se transforman para adaptarse al formato necesario y poder utilizarlos de manera más versátil.
Finalmente, se cargan en el almacén de datos.
Con este proceso bien estructurado se garantiza que la información esté siempre actualizada y con una estructura clara que permite una utilización óptima.
2. Data Marts
Un data mart es una sección específica de un data warehouse. Se enfoca en un área concreta del negocio, como ventas, marketing o finanzas.
Los data marts permiten el acceso rápido a conjuntos de datos específicos. Esto facilita mucho el análisis de la información por departamentos sin tener que explorar toda la base de datos.
Dentro de una empresa por ejemplo, el equipo encargado del marketing digital podría necesitar acceder a unos datos concretos y no a todos los datos de facturación de la compañía.
3. Tipos de Datos y Volúmenes
Los data warehouses manejan diferentes tipos de datos. Pueden ser datos estructurados (como tablas y relaciones) o datos semiestructurados o no estructurados. Por ejemplo registros de redes sociales o correos electrónicos.
El data warehousing es capaz de gestionar y organizar grandes volúmenes de datos de forma eficiente.
Esto garantiza que se pueda acceder a todos los datos con rapidez. Con esto las empresas se hacen más ágiles y consiguen un funcionamiento más eficiente.
Beneficios de los almacenes de datos en el Big Data
Vivimos en la era del Big Data y es más importante que nunca manejar y procesar todos los datos necesarios para tomar buenas decisiones.
En la actualidad y cada día más la información fluye desde innumerables fuentes. Los data warehouses ayudan a gestionar y centralizar enormes cantidades de datos sin importar su procedencia.
Este almacenamiento organizado es fundamental para las empresas basadas en datos. Permite organizar los datos de manera efectiva para realizar un análisis detallado.
Por eso es fundamental su aplicación en grandes multinacionales, empresas de software y tecnología o entidades financieras como bancos o cajas de ahorro, entre otros sectores.
Ventajas fundamentales de un Data Warehouse:
- Centraliza datos de diversas fuentes: unifica toda la información para proporcionar una vista completa del negocio. Al estar estructurados permite una visualización sólo de los datos con los que se quiere trabajar.
- Mejora el análisis de datos: facilita el acceso y procesamiento de datos históricos. Permite analizar la evolución a lo largo del tiempo para poder detectar patrones o prever su evolución a futuro.
- Mejora la toma de decisiones: al tener acceso a datos organizados y precisos, los responsables de cada área pueden tomar decisiones acertadas. Poder analizar todos esos datos permite tener más elementos de apoyo en cualquier proyecto.
- Soporte en el análisis predictivo y machine learning: los data warehouses proporcionan la base de datos adecuada para entrenar modelos predictivos. De ahí que cada día sea más importante la gestión de los data warehouse en las empresas que quieran progresar en el futuro.
¿Cómo funciona el Data Warehouse en la práctica?
Veamos de manera práctica cómo funciona una base de data Warehouse:
Recopilación de datos
Se extraen datos de múltiples fuentes internas y externas. Este paso es fundamental para que este tipo de bases de datos puedan incorporar toda la información necesaria en la empresa.
Proceso ETL
La información pasa por los procesos de extracción, transformación y carga. Esto permite estructurar correctamente toda la información. Un paso esencial para poder acudir a ella cuando se necesite de manera efectiva.
Almacenamiento en Data Marts
Se organiza en data marts específicos para cada departamento. Esto permite posteriormente utilizar sólo los datos concretos necesarios.
Análisis de datos
Los datos se organizan y se ponen a disposición de herramientas analíticas y sistemas de inteligencia de negocio. Es el momento más práctico de utilizar la información. El sentido de ser de su almacenamiento.
Aplicación en la toma de decisiones
El resultado final es una estructura de datos accesible que facilita la toma de decisiones basada en hechos. Dicen que la información es poder y en este caso el data WareHouse permite tomar mejores decisiones en distintos campos empresariales.
Preguntas frecuentes sobre Data Warehousing
1. ¿Cuál es la diferencia entre un data warehouse y un data mart?
Un data warehouse es una gran base de datos que centraliza información de toda la empresa. Por su parte data mart es una sección específica dentro del almacén de datos enfocada en un área o departamento concreto.
2. ¿Por qué es importante el proceso de ETL en un data warehouse?
El proceso de extracción, transformación y carga (ETL) es uno de los pasos fundamentales para adaptar los datos al formato adecuado. Esto da seguridad en el tratamiento de la información además de garantizar su integridad y precisión antes de ser almacenados en el data warehouse.
3. ¿Qué papel juegan los almacenes de datos en el análisis de big data?
Los data warehouses organizan y centralizan los datos. Esto proporciona una base estructurada que permite analizar grandes volúmenes de información provenientes del big data.
4. ¿Qué tipo de datos se almacenan en un data warehouse?
Se pueden almacenar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. El data warehousing debe ser flexible para manejar diferentes tipos de datos. Entre otros tipos de datos podríamos encontrar números, cadenas de resto o archivos multimedia.
5. ¿Cómo ayuda un data warehouse en la toma de decisiones en una empresa u organización?
Los data warehouses proporcionan datos precisos y organizados. Esto permite analizar el rendimiento pasado y realizar previsiones futuras. Obviamente gracias a ello se mejora el proceso de toma de decisiones.
