📊 Conoce qué es un data warehouse y cómo está compuesto 📈 | Crehana para empresas
Descubre el data warehouse y haz que tu proyecto de business intelligence brille

Descubre el data warehouse y haz que tu proyecto de business intelligence brille

Última actualización 25 de Marzo del 2021Tiempo de lectura: 7 min.

Lucas Martinez

¿Sabes que es un data warehouse o almacén de datos? ¿Quieres optimizar el análisis y la interpretación de datos dentro de tu empresa? 

Pues acompáñame durante este artículo que veremos qué es un data warehousing, sus principales características, las ventajas que puede brindarte y cómo está compuesto.

¿Listo para perfeccionarte en el manejo de datos 📊? ¡Empezamos!

 

¿Qué es un data warehousing?

¿Qué es un data warehouse? Podríamos decir que es el elemento más importante durante la implementación de un proyecto de business intelligence. Es donde se va a almacenar toda la información obtenida de las diferentes fuentes que tiene una empresa. 

La importancia de los almacenes de datos (data warehouse) reside en que, en ellos, se concentran todos los datos dentro de una estructura y un diseño correspondiente, con el objetivo de utilizar la información de la manera más eficiente posible.

Con la intención de dar una definición de data warehouse más completa, veamos la que propone HubSpot:

“El data warehousing es una tecnología que agrega y analiza datos de diversas fuentes. Estos recursos revelan información valiosa sobre una empresa y su base de clientes. Con este conjunto de datos, los líderes de la empresa pueden justificar sus decisiones respaldados en datos cualitativos y cuantitativos”.

Entonces ¿para qué sirve un data warehouse? Justamente, para crear un sistema en el que los recursos de información se puedan procesar automáticamente, de modo tal que se comparta con las partes correspondientes. Al tener organizados los datos en una ubicación específica, los empleados de una empresa pueden resolver problemas más rápido y cumplir con los plazos de manera constante.

Concluyendo, podemos decir que el data warehouse, que es un almacén de datos , permite centralizar, integrar y depurar información que se obtiene de todas las áreas o departamentos de una empresa. De este modo permite, según Rock Content, “el análisis de los datos desde una infinidad de perspectivas y con una gran velocidad de respuesta”.

 

Análisis de datos data warehouse
Fuente: Freepik

Diferencia entre data warehouse y base de datos

Ahora que ya tienes en claro que es un data warehouse, deberás saber lo que no es. Un data warehouse no es:

  • Un software
  • Una marca 
  • O una única base de datos 

 

La diferencia entre data warehouse y base de datos, según HubSpot es: 

“Las bases de datos son estructuras que organizan los datos en filas y columnas para facilitar la lectura de la información. Los data warehouses son bases de datos que dan un paso adelante al permitir su análisis. No solo recopilan y organizan datos, sino que también los agregan para un uso comercial a largo plazo”.

Esto quiere decir que, para realizar un informe a partir de la base de datos, debes saber dónde se encuentran ubicados los datos y la relación entre las tablas y dependencias. Además, no están optimizadas para la extracción de información, es por eso que realizar informes a partir de varios datos demanda mucho tiempo y conocimientos técnicos específicos. 

Por otro lado, respecto a las soluciones que aporta el data warehouse, se puede extraer la información de la base de datos y transformarla a través de un conjunto de reglas. Los datos se cargan en un repositorio central para que de allí se pueda acceder de una forma más rápida y sencilla.

Además, otro punto clave es que el data warehouse garantiza más coherencia y calidad respecto al almacenamiento de los datos, ya que compila datos de numerosas fuentes y los integra, organiza y etiqueta según temas. Esto garantiza que los datos sean más fiables, reduce los puntos ciegos y genera oportunidades de colaboración entre todos los departamentos.

 

 

análisis de datos data warehouse
Fuente: Freepik

Data warehouse y data mart 

Para hacer un uso eficiente de un data warehouse, hay que concentrar toda la información con la estructura y el diseño debido para explotar la información. Estas estructuras, se componen por fragmentos derivados del data warehouse que son conocidos como data mart.

¿Qué es un data marts? Pues, podemos decir que es una base de datos centrada que puede funcionar como un segmento aislado en un data warehouse de una empresa. La subdivisión tiene como finalidad alinear los datos de las diferentes áreas de negocio como: finanzas, marketing, ventas, etc.

Los data marts hacen que el diseño de una data warehouse no esté normalizado. Esta es otra diferencia con la base de datos, ya que poseen un diseño normalizado, en cambio, un data warehouse, haciendo uso de los data marts, organiza su información en bodegas conceptuales.

 

equipo analizando datos data warehouse
Fuente: Freepik

¿Cuáles son las características de un Data Warehouse?   

Para tener más en claro el panorama de qué es un data warehouse, haremos mención a sus principales características: 


Estructura integrada

Cualquier dato que se inserte dentro de un almacén de datos, se debe tener que integrar dentro de una estructura consistente. Esto quiere decir que deben tener una unidad de estructura común, lo que facilitará el análisis estratégico de datos. 


Enfocado a toda la empresa

Esta característica de data warehouse hace referencia a que debe proveer información para todas las áreas de la empresa. Por eso, para facilitar su entendimiento, los datos están divididos en data marts (marketing, ventas, compras, etc).


Ajustado a los cambios de tiempo

El diseño de un data warehouse debe ajustarse a los cambios como sea posible. Hoy en día, los negocios y la información son muy volátiles, por lo que, el data warehouse, debe estar preparado para recibir esos cambios. 


Preparado para carga masiva de datos

Los data warehouse deben estar diseñados para soportar una carga de datos masiva, preferentemente, en un pequeño plazo de tiempo.


Multipropósito

Los datos deben estar almacenados en un formato que soporte todas las formas posibles de análisis. Recordemos que un data warehouse hace énfasis en el análisis de datos y modelado para la toma de decisiones. 

 

manos tecleando data warehouse
Fuente: Freepik

Tipos de data warehouse

HubSpot propone tres tipos de data warehouse distintos:


Data warehouse empresarial

Este tipo de data warehouses son bases de datos centrales donde se los puede organizar, clasificar y utilizar para la toma de decisiones estratégicas acorde a los objetivos comerciales. 


Almacén de datos operacional

El data warehouse empresarial puede ser más efectivo para las decisiones empresariales que se tomen a largo plazo. Sin embargo, para las actividades del día a día es conveniente un almacén operacional, ya que se actualiza en tiempo real y almacena datos específicos de la actividad seleccionada.

Mercado de datos

El mercado de datos, que es parte de un data warehouse, está diseñado para apoyar a un departamento específico. Cualquier información que se obtenga se almacena y organiza automáticamente para su uso a futuro.

 

data warehouse
Fuente: Freepik

Ventajas del data warehouse

Ahora que ya sabes qué es un data warehouse y conoces cuáles son sus principales características, veamos cuáles pueden ser las ventajas de aplicar uno en tu empresa. 

1. Predicción de mercado

Debido a que almacena datos históricos de la empresa, puede llegar a predecir el flujo de un mercado en distintas situaciones, con la detección de patrones a través del tiempo.  

2. Analizar el comportamiento de los clientes

Este es uno de los principales beneficios de un data warehouse, ya que permitirá estudiar y clasificar el comportamiento de los clientes y negocios en cuanto a parámetros específicos. Esto permitirá mejorar la relación con los clientes y por lo tanto beneficiará al engagement.

3. Garantiza calidad y consistencia en la información

Al tener un repositorio centralizado e integridad a la hora de agregar nueva información, se puede garantizar tener una representación unificada de los datos. Esto posibilita la aplicación de técnicas para el análisis de estadísticas y modelización para encontrar las relaciones que no se ven a simple vista entre los datos del almacén.

4. Rapidez de respuesta

Al ser un proceso automatizado los departamentos correspondientes pueden obtener reportes inmediatos logrando aumentar la productividad de la empresa. Este es otro beneficio de un data warehouse, ya que también favorece a la toma de decisiones en cualquier área dando mayor rapidez a la hora de hacer consultas y acceder a la información.

 

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Arquitectura de un data warehouse

Ahora que ya conoces lo principal sobre un data warehouse, veamos cómo se compone su arquitectura. La arquitectura de data warehouse que propondremos en este artículo, es la que diseñó uno de los mayores referentes en el campo del análisis de datos Ralph Kimball.

Si te preguntas cuál es la arquitectura de data warehouse que propuso Ralph Kimball, te diremos que es la Bottom-Up (de abajo hacia arriba) y la desarrollaremos a continuación paso por paso.


1. Fuentes de datos

Las fuentes de datos pueden provenir de los distintos sistemas operacionales de la empresa o de aplicaciones externas.


2. Definición de data marts

Al proponer un sistema modular, la metodología de Kimball de data warehouse, establece que cada departamento crea su propio data mart de manera independiente. Esto hace que el trabajo sea más rápido porque no es necesario que todos los data marts estén desarrollados para empezar a crear el data warehouse.

La velocidad que permite este tipo de arquitectura hace que sea el más utilizado por las empresas. 


3. Fase de integración

Dentro de este ejemplo de data warehouse, en esta parte, se realiza el proceso de extracción y transformación de datos que se efectúa individualmente dentro de cada data mart. Esto quiere decir que cada departamento se hace responsable de la transformación de sus datos.


4. Diseño del data warehouse

Aquí los datos son transformados y se elimina cualquier redundancia en información. Los datos se representan en un diagrama de estrella, ya que posee un formato que permite ciertas ventajas como: 

  • Facilidad de entendimiento.
  • Eficiencia de las consultas.
  • Resistencia al cambio.

 

Este tipo de arquitectura de data warehouse propone un modelo dimensional que se basa en dos tipos de tablas que forman un esquema en estrella:

  • Tablas de hechos: que son las que se encuentran en el centro del esquema y contienen mediciones cuantitativas del negocio. Es decir, los análisis que se hagan de los procesos de negocio.
  • Tablas de dimensiones: que son las que acompañan a los hechos, de ellas se extraen los datos. Contienen campos que funcionan como filtros y agrupadores para aplicar funciones de agregación.


 

modalidad estrella data warehouse
Fuente: Revista Digital Inesem - Diagrama en estrella
 

5. Representación 

Por último, se centraliza la información de una variedad de fuentes. Luego, los empleados acceden a los datos consultados directamente desde el almacén que se representan a través de cubos olap, reportes o data mining.

 

arquitectura data warehouse
Fuente: Web y Empresas - arquitectura data warehouse

 

Ahora que ya conoces cómo funciona y las ventajas que te puede dar un data warehouse, ¿lo implementarías en tu empresa para realizar el análisis de datos? Recuerda que incorporar un data warehouse permitirá agrupar y almacenar todos los datos de la empresa en un único lugar y facilitará el acceso a todos los miembros de la empresa. 

Si quieres profundizar tus conocimientos sobre el manejo de datos para volverte un experto, recuerda que Crehana tiene una variedad de cursos de data y analítica online que te ayudarán con ese objetivo 🤩.

Te deseo suerte y recuerda usar tus datos sabiamente 📊. 

 

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