que es el data warehousing
Lugar donde se almacenan datos.

¿Qué Es El Data Warehousing?

El data warehousing -en español, almacenamiento de datos- es el proceso de recopilar y almacenar datos de múltiples fuentes en un repositorio central de datos optimizado para consultas y análisis denominado data warehouse. El objetivo principal del data warehousing es proporcionar a los usuarios comerciales una vista única -y consolidada- de los datos que necesitan para tomar decisiones informadas.

Características de los Data Warehouses

  1. Enfocados a un tema concreto: los data warehouses se organizan en torno a temáticas como clientes, ventas o productos. Esto permite a las organizaciones realizar análisis específicos que guíen la estrategia empresarial.
  2. Integrados: los datos procedentes de múltiples fuentes se integran en un formato consistente en el almacén de datos. Esto es especialmente útil en fusiones de empresas, donde la integración de datos de sistemas dispares es clave para operaciones unificadas.
  3. Históricos: los datos contienen la fecha de cuando se registraron en el almacén, facilitando análisis de tendencias a largo plazo.
  4. No volátiles: los datos presentes en un data warehouse se almacenan de una manera que permite la recuperación de la información en caso de error.
  5. Accesibles: optimizados para grandes volúmenes de datos, los data warehouses utilizan técnicas avanzadas como la indexación y la partición para mejorar la eficiencia en las consultas. Por ejemplo, en una multinacional, los equipos de diferentes regiones pueden acceder a los datos relevantes rápidamente para realizar análisis localizados.

Arquitectura

Una arquitectura de almacén de datos normalmente consta de los siguientes componentes:

  1. Fuentes de datos: esto incluye bases de datos transaccionales y hojas de cálculo.
  2. Proceso ETL: se emplea el proceso de extracción, transformación y carga para extraer los datos de las fuentes pertinentes, transformarlos al formato requerido y cargarlos en el almacén.
  3. Cubos OLAP: permiten analizar grandes cantidades de datos desde diferentes perspectivas, ayudando a los usuarios a descubrir patrones y tendencias que no resulta evidentes mediante los métodos tradicionales. Estos cubos se crean almacenando los datos del data warehouse en una estructura multidimensional.
  4. Herramientas de informes y análisis: permite a los usuarios comerciales consultar los datos en el almacén y generar informes y visualizaciones, normalmente con herramientas de business intelligence.

Beneficios del Data Warehousing

  1. Mejores decisiones: el data warehousing proporciona a los usuarios comerciales una vista única y conjunta de los datos que necesitan para poder tomar decisiones informadas.
  2. Mayor eficiencia: también agiliza el proceso de consulta y análisis de datos, lo que reduce el tiempo y esfuerzo necesarios para obtener la información necesaria para la toma de decisiones.
  3. Mejor integración de los datos: tal y como se mencionó en anteriores apartados, el data warehousing integra datos de múltiples fuentes, proporcionando una única fuente para la empresa u organización.
  4. Calidad de datos mejorada: el almacenamiento de datos mejora la calidad de los datos al estandarizarlos y limpiarlos antes de que se carguen en el almacén.
  5. Mayor escalabilidad: el data warehousing está diseñado para manejar grandes volúmenes de datos y se puede escalar fácilmente según las necesidades presentes.

Diferencias Con Respecto A Los Data Lakes

Los data warehouses están diseñados específicamente para almacenar, administrar y recuperar datos de varias fuentes que posteriormente se usarán en la toma de decisiones y eliminación de informes. Están optimizados para datos estructurados y admite consultas y análisis rápidos de datos a través de la indexación y la agregación. Además, los datos se organizan, transforman y limpian antes de cargarlos. Esto hace que el data warehousing sea recomendable para tareas que requieren de un alto grado de consistencia y precisión en los datos.

Por otro lado, los data lakes están diseñados para almacenar grandes cantidades de datos con cualquier tipo de estructura. Se almacenan en su formato original y pueden procesarse posteriormente en caso de que surja la necesidad. Además, los data lakes utilizan una estructua de almacenamiento de archivos planos; eliminando la necesidad de definir esquemas y facilitando el almacenamiento y la administración de grandes cantidades de datos diversos. Haciendo que los data lakes sean ideales para tareas que requieren la recopilación y el análisis de grandes cantidades de datos con diferentes estructuras procedentes de diversas fuentes.

Ver también

La elección entre uno u otro depende de las necesidades específicas de la empresa: si se requiere de rapidez y solamente se utilizarán datos estructurados, un data warehouse es la mejor opción; pero si el objetivo es almacenar grandes cantidades de datos de diferentes estructuras para su posterior procesamiento y análisis, un data lake resultaría más apropiado.

Relación Con El Big Data

El data warehousing y el big data son dos conceptos estrechamente relacionados entre sí. Con el fin de manejar correctamente los macrodatos data warehousing ha ido evolucionando hasta incluir lo siguiente:

  1. Computación distribuida: práctica que consiste en el procesamiento de grandes cantidades de datos en varios ordenadores.
  2. Almacenamiento en columnas: se trata de una forma eficiente de almacenar y consultar grandes cantidades de datos. Es más rápido que el almacenamiento tradicional basado en filas, dado que permite la recuperación selectiva de datos en función de columnas específicas.
  3. Computación en memoria: permite el procesamiento de datos en tiempo real, ya que se almacenan en la memoria de la computadora, en lugar de en el disco duro.
  4. Particionamiento de datos: se almacenan los datos en varios discos, mejorando el rendimiento durante la recuperación y análisis de datos.

Conclusión

El data warehousing es fundamental para cualquier empresa u organización que desee tomar decisiones informadas basadas en datos, ya que les proporciona los conocimientos necesarios para mantenerse competitivas en el entorno actual orientado por los datos.