Un Data Warehouse es básicamente un repositorio unificado para la totalidad de datos que son recogidos por los diferentes sistemas que tiene una empresa. El repositorio puede llegar a ser, tanto físico como lógico. Los datos pueden provenir de diferentes fuentes de una misma empresa (podrían ser del departamento de marketing y del departamento de ventas). Estos datos pueden ser limpiados previamente para asegurar la calidad de estos.
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¿Qué es el Data WareHouse?
Un Data WareHouse en informática es un almacén de datos. Los almacenes de datos pueden ser físicos o en la nube. Estos almacenes de datos también conocidos como «DW», «DWH» o «EDW» (enterprise data warehouse). Los datos almacenados son tanto el histórico como los datos actuales. Los datos son obtenidos mediante la utilización de diferentes fuentes de obteción. Son utilizados para el análisis y creación de informes una vez filtrados. Los informes elaborados ayudan a la toma de decisiones estratégicas para la empresa.
Por lo general, un Data Warehouse se aloja en un servidor corporativo o con cada vez más frecuencia en la nube. Los datos de las distintas aplicaciones de procesamiento de transacciones Online (OLTP) y otras fuentes es posible extraerlas de forma selectiva para utilizarlas por aplicaciones analíticas y de consultas por parte de los usuarios.
Debemos saber que Data Warehouse es una arquitectura de almacenamiento de datos que hace posible que los ejecutivos del mundo de los negocios puedan llegar a organizar, entender y usar sus datos a la hora de tomar decisiones estratégicas. Una arquitectura ya utilizada en muchas empresas actuales.
La estructura de un Data Warehouse
La arquitectura de un Data Warehouse podemos dividirla en tres clases de estructuras simplificadas: básica, básica con un área de ensayo y básica con área de ensayo y data marts.
Al contar con una estructura básica, sistemas operativos y archivos planos que son los que proporcionan datos en bruto son almacenados junto con metadatos. Los usuarios finales son los que acceden a ellos para el análisis, generar informes y minería.
Se le agrega un área de ensayo que podemos colocar entre las fuentes de datos y el almacén. En este sentido, lo que hace es proporcionar un sitio en el que los datos pueden limpiarse antes de que entren en el almacén. Es posible personalizar la arquitectura del almacén para distintos grupos dentro de la organización.
Puede realizarse añadiendo data marts, que no son más que unos sistemas que se diseñan para una línea de negocio en particular. Se pueden tener separados por ventas, inventarios o compras. Los usuarios finales pueden tener acceso a los datos de uno o de todos los data marts del deparamento.
Data Warehouse para qué sirve
Vamos a ver básicamente para que podemos utilizar el Data Warehouse:
• Proporciona información de valor para tomar decisiones en la empresa
• Mejora la calidad en las decisiones que se toman
• Son datos de utilidad a medio y largo plazo
• Cuando las fuentes de los datos y los objetivos están claros son fáciles de instalar
• De gran utilidad a la hora de almacenar análisis y consultas de históricos
• Más rapidez y flexibilidad a la hora de acceder a la información
• Da una comunicación fiable que se producirá entre la totalidad de los departamentos empresariales
Debemos también hablar de que, si se quiere entender de forma íntegra el concepto, el proceso se construirá mediante el ETL (Extracción, transformación y carga) y los sistemas de operaciones de la compañía:
• Extracción: se obtiene la información de varias fuentes, externas e internas
• Transformación: filtrar, limpiar, depurar, homogeneizar y agrupar la información
• Cargar: sobre la propia organización y actualizar los datos y metadatos en la propia base de datos
Si queremos que el Data Warehouse tenga éxito, es necesario realizar una limpieza continua, transformar e integrar los datos. Para ello son necesarios sistemas, aplicaciones y almacenamiento específico. Hablamos de un trabajo que realizado de forma constante es garantía para el éxito de los datos en el diagnóstico a la hora de dar soluciones para el negocio que sean implementadas en la empresa.
El beneficio más importante del Data Warehouse para las empresas es que cuenta con la propiedad de eliminar los datos que se encargan de interferir con el análisis de la información y la entrega.
Data warehouse software libre
El almacén de datos es el futuro de toda empresa. Por lo tanto, antes de escoger un software para el data warehouse, asegúrate de que la herramienta es capaz de satisfacer el crecimiento y los requisitos generales de la organización, tanto en el presente como en el futuro.
Hemos hecho una pequeña recopilación de las herramientas existentes en el marcado actualmente. Estas son nuestras elegidas.
Data warehouse software libre:
• Greenplum Database
• ParAccel
• Cloudera
Data warehouse software con Licencia:
• Amazon Redshift
• Teradata
• Panoply
Data warehouse y Data Mining
Vivimos en la era de la información, siendo necesario que las empresas lleguen a aprovechar las herramientas digitales a la hora de recopilar una enorme cantidad de los datos. Todo esto permite una mejora en la comunicación y en la relación con los clientes, usuarios, etc.
En la actualidad, muchas de las empresas suelen contar con una cantidad importante de datos, tanto de clientes, como de usuarios de las plataformas y demás colaboradores internamente. La gestión de todo esto hace posible la obtención de tendencias y factores que puedan ayudar a organizar una comunicación eficaz.
Vivimos en un momento donde hay muchas herramientas para manejar los datos, donde de los más importantes se encuentran el Data Warehouse y el Data Mining.
Hay que tener bien claro que el Data Warehouse es una base de datos de las denominadas corporativa, donde se realiza un análisis de la información que se haya recopilado y pasan a depurarse los datos innecesarios.
La totalidad del material se procesa y evalúa desde varios puntos de vista en lo profesional a la hora de generar soluciones o, en este caso, una estrategia de comunicación clara.
El Data Warehouse permite obtener varios beneficios. Se pueden tomar mejores de las decisiones a nivel corporativo, así como del almacenamiento y la consulta. De igual forma podemos lograr una mejoría en el conocimiento del público interno y externo a los que van a ir dirigidos de los mensajes empresariales.
Es un hecho que la comunicación con el Data Warehouse es bastante más confiable entre las diferentes áreas de la compañía en la actividad comercial.
El Data Mining es una herramienta de gran valor, donde hace posible la posibilidad de explorar datos de forma semiautomática o automática, permitiendo el encuentro de tendencias que expliquen el comportamiento existente de los usuarios. Se utilizan técnicas estadísticas, de interpretación de algoritmos mediante la inteligencia artificial.
Todo esto pasa a implementarse en cuatro pasos:
1. Se fijan las metas en las que se recopilan los datos
2. Procesamiento de datos
3. Análisis de los datos
4. Recopilación y observación de las observaciones
Todo ello se utiliza para la realización del plan corporativo.
El panorama actual a nivel de empresa que vivimos hace que tenga un gran valor la información en áreas como son las financieras, de gestión comercial, recursos humanos y todas ellas suelen encontrarse en las plataformas digitales.
Esto hace que los profesionales que se encargan de la gestión son importantes para el crecimiento de la totalidad del negocio. Si se quieren tomar decisiones importantes y generar planes estratégicos de comunicación, la minería de datos es importante.
Data Warehouse vs Big data
Si queremos hacernos a la idea de lo importante que es el Big Data actualmente, estamos ante un mercado que crece todos los años sobre un 40%. El caso es que cuanta más evolución hay en el sector del Big data, menos profesionales con cualificación existen a la hora de satisfacer la demanda.
Se espera que en solo unos años, exista un crecimiento aún mayor para utilizar el Big data y un aumento en la demanda de mano de obra especializada, así como de partners tecnológicos especializados en la materia.
