que es el data warehousing y que utilidad tiene
lugar donde se almacenan datos

¿Qué Es El Data Warehousing? ¿Para Qué Se Utiliza?

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.
  2. Integrados: los datos procedentes de múltiples fuentes se integran en un formato consistente en el almacén de datos.
  3. Registrados: los datos contienen la fecha de cuando se registraron en el almacén. Permitiendo realizar análisis y comparaciones a lo largo del tiempo.
  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: los data warehouses están optimizados para consultas y análisis de datos complejos y grandes volúmenes de información. Esto se logra mediante el uso de técnicas como la indexación y segmentación.

Arquitectura de un Data Warehouse

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 ETL (extraer, transformar y cargar) 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.

Data Warehousing VS 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. Está optimizado 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 que el data warehousing sea ideal para tareas que requieran 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.

En definitiva, 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. Una tercera opción sería usar ambos, aprovechando las fortalezas que otorgan y supliendo las limitaciones que presentan cada uno.

Data Warehousing & 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, ya 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 importante para cualquier empresa u organización que desee tomar decisiones informadas basadas en datos. Brindando a las organizaciones los conocimientos que necesitan para mantenerse competitivas en el mundo data-driven actual.