Datawarehouse

¿Qué es el Datawarehousing y cómo puede beneficiar a tu empresa?

Por Ignacia Córdova

¿Qué es el Datawarehousing?

¿Te imaginas tener una casa sin una bodega o lugar para almacenar cosas que no ocupas constantemente? Seguramente, te costaría mucho encontrar algunos objetos como tu maleta de herramientas, los juguetes de los niños para la piscina en verano o algunos utensilios de cocina que no utilizas comúnmente. Lo mismo ocurre en el mundo de los datos: sin una forma eficiente de almacenar y acceder a ellos, tu empresa puede perderse en un mar de información desordenada y descontrolada.

Es aquí donde entra el Datawarehousing, un sistema que permite a las empresas almacenar y organizar grandes cantidades de datos en un solo lugar. A través de un proceso de integración, limpieza y transformación de datos, el Datawarehousing ofrece una visión consolidada y actualizada de información empresarial crítica. Por lo tanto, el Datawarehousing es un proceso y una tecnología utilizada para almacenar, integrar y gestionar grandes cantidades de datos de diferentes fuentes en una ubicación centralizada. Como su nombre lo dice es un depósito o bodega de datos. El objetivo principal es proporcionar a las empresas una visión única y consolidada de sus datos con el fin de tomar decisiones informadas y estratégicas. El “lugar” donde ocurre el Datawarehousing es conocido como el Data Warehouse. 

Arquitectura de los Data Warehouses

Un Data Warehouse posee una estructura definida y utilizada de una forma similar en todos los lugares o empresas donde se utiliza. A esto se le llama la arquitectura de un Data Warehouse. En general, esta arquitectura sigue un enfoque de tres capas:

  • Capa de extracción, transformación y carga (ETL): Esta capa es responsable de extraer datos de diferentes fuentes, transformarlos en un formato común y luego cargarlos en el data warehouse. Los datos pueden provenir de sistemas operativos, bases de datos, archivos planos, entre otros. Esta capa es una de las más importantes de este tipo de tecnología, ya que es la capa diferenciadora entre otros procesos de almacenamiento de datos como Data Lakes o las bases de datos. Estas otras opciones no poseen un tratamiento de los datos como tal, solo son utilizados con el propósito de guardar información. 
  • Capa de almacenamiento: Esta capa es donde se almacenan los datos transformados en el Data Warehouse. Los datos se organizan en tablas de métricas y tablas de dimensión, que contienen información descriptiva. La capa de almacenamiento también puede incluir índices, vistas y otros objetos de base de datos.
  • Capa de presentación: Esta capa es donde los usuarios finales acceden a los datos del Data Warehouse. Es decir, es donde los datos son consumidos por el usuario final de ellos. Las herramientas de presentación, como los informes y las consultas, se ejecutan en esta capa y proporcionan una vista fácil de usar de los datos guardados en la capa de almacenamiento.

Además de estas tres capas principales, un Data Warehouse puede incluir otras, como la capa de gestión de metadatos, que proporciona información sobre la estructura de los datos o la capa de seguridad, que garantiza que solo los usuarios autorizados puedan acceder a ellos.

Un poco más sobre su arquitectura…

En términos de implementación, la arquitectura de un Data Warehouse puede ser centralizada o distribuida. En una arquitectura centralizada, todas las capas del Data Warehouse se ejecutan en un solo servidor. Mientras que, en una arquitectura distribuida, cada capa se ejecuta en servidores separados. Una arquitectura distribuida puede proporcionar una mayor escalabilidad y redundancia, pero también puede ser más compleja de implementar y mantener.

Arquitectura de los Data Warehouse: Fuente: Ilustración propia. 

¿Por qué utilizar un Data Warehouse?

Los Data Warehouses son una herramienta valiosa para las organizaciones que buscan tomar decisiones informadas basadas en datos ya procesados. Es por ello, que ofrecen varios beneficios, como la consistencia y calidad de los datos, el rendimiento mejorado y el acceso a datos históricos. Además, facilitan la toma de decisiones al proporcionar a los usuarios finales una vista fácil de usar de los datos almacenados y transformados. Sin embargo, esta tecnología también presenta desafíos y limitaciones. La implementación de un Data Warehouse puede ser costosa y llevar mucho tiempo, y la integración de diferentes fuentes de datos puede ser complicada. 

Datawarehouse vs Data Lakes

Existen otras herramientas que nos pueden ayudar a almacenar datos como las bases de datos tradicionales o los Data Lakes. Si comparamos el Datawarehousing con las bases de datos tradicionales, los data warehouses están diseñados específicamente para el análisis y pueden proporcionar un rendimiento mejorado en ese ámbito. En cambio, las bases de datos, están diseñadas para realizar transacciones y manipular los datos en tiempo real, lo que puede ser más adecuado para aplicaciones empresariales y de procesamiento de transacciones en línea.

Por otro lado, si comparamos con los Data Lakes, los Data Warehouses tienden a tener un enfoque más estructurado y centrado en el análisis. Esto se debe a que los Data Lakes se enfocan en la recopilación de grandes cantidades de datos de diferentes fuentes sin estructuración previa, lo que puede ser beneficioso para explorar nuevos tipos de datos sin necesidad de realizar un análisis inmediato. Sin embargo, los Data Lakes pueden tener dificultades para garantizar la calidad y la consistencia de los datos y pueden requerir más esfuerzo en la limpieza y el procesamiento de datos.

Datawarehousing y empresas

A medida que más empresas adoptan el Datawarehousing, han surgido varios casos de estudio interesantes. El Banco Santander utilizó una plataforma de Datawarehousing para integrar y analizar grandes cantidades de datos de diferentes clientes. Entel Chile integró y analizó datos de diferentes sistemas, incluidos los de facturación, clientes y redes. Por último, LATAM Airlines utilizó el Datawarehousing para consolidar y analizar datos de diferentes sistemas, incluidos los de ventas, operaciones y clientes. Estos casos de estudio muestran cómo el Datawarehousing puede ayudar a las empresas a mejorar la toma de decisiones, la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente. Sin embargo, también es importante tener en cuenta que cada empresa es única y debe encontrar la solución de almacenamiento de datos adecuada para sus necesidades específicas. ¿Quieres implementar nuevas tecnologías de almacenamiento de datos en tu empresa? Conversemos