¿Qué es un almacén de datos? Tipos
David Carter
⚡ Resumen inteligente
Un almacén de datos (Data Warehouse) es un repositorio centralizado que consolida información de diversas fuentes para su análisis, elaboración de informes y apoyo a la toma de decisiones. Este tutorial explica la historia, el modelo de funcionamiento, los tipos, las etapas, los componentes, los pasos de implementación, las ventajas, las desventajas y las herramientas más importantes que hacen del almacenamiento de datos la base de la inteligencia empresarial moderna.
¿Qué es el almacenamiento de datos?
Almacenamiento de datos (DW) Es el proceso de recopilar y gestionar datos de diversas fuentes para proporcionar información empresarial valiosa. Un almacén de datos se utiliza normalmente para conectar y analizar datos empresariales de fuentes heterogéneas, y es el núcleo de cualquier sistema de inteligencia empresarial (BI) diseñado para el análisis y la elaboración de informes de datos.
El almacenamiento de datos (Data Warehouse) es una combinación de tecnologías y componentes que respalda el uso estratégico de los datos. Consiste en el almacenamiento electrónico de grandes cantidades de información empresarial, diseñado para consultas y análisis, en lugar de para el procesamiento de transacciones. El Data Warehouse transforma los datos brutos en información útil y la entrega a los usuarios a tiempo para que puedan tomar decisiones importantes.
Una base de datos de apoyo a la toma de decisiones (el almacén de datos) se mantiene de forma independiente de la base de datos operativa de la organización. El almacén de datos no es un producto, sino un entorno: una estructura arquitectónica de un sistema de información que proporciona a los usuarios información de apoyo a la toma de decisiones, tanto actual como histórica, a la que resulta difícil acceder o que no se encuentra disponible en un almacén de datos operativo tradicional.
Como sabrá, una base de datos diseñada en tercera forma normal (3NF) para un sistema de inventario suele tener muchas tablas interrelacionadas. Por ejemplo, un informe sobre el inventario actual podría requerir más de 12 condiciones de unión, lo que ralentiza los tiempos de respuesta de las consultas y los informes. Un almacén de datos (Data Warehouse) ofrece un diseño desnormalizado que reduce el tiempo de respuesta y mejora el rendimiento de los informes y el análisis.
El sistema de almacenamiento de datos también se conoce con los siguientes nombres:
- Sistema de soporte de decisiones (DSS)
- Sistema de información ejecutiva
- Sistema de Información de gestión
- Solución de inteligencia empresarial
- Aplicación analítica
- Almacenamiento de Datos
Historia del almacén de datos
El almacén de datos ayuda a los usuarios a comprender y mejorar el rendimiento de su organización. La necesidad de almacenar datos surgió a medida que los sistemas informáticos se volvieron más complejos y procesaron volúmenes de información cada vez mayores. El almacenamiento de datos no es un concepto nuevo; tiene una larga historia evolutiva.
Estos son algunos de los eventos clave en la evolución del Data Warehouse:
- 1960 — Dartmouth y General Mills, en un proyecto de investigación conjunto, desarrollan los términos “dimensiones” y “hechos”.
- 1970 — AC Nielsen e IRI presentan almacenes de datos dimensionales para ventas minoristas.
- 1983 — Teradata Corporation presenta un sistema de gestión de bases de datos diseñado específicamente para el apoyo a la toma de decisiones.
- 1980 tardíos - IBM Los investigadores Paul Murphy y Barry Devlin desarrollan el concepto de Almacén de Datos Empresariales.
- La visión moderna del Data Warehouse se atribuye a Bill InmonA menudo llamado el “padre del almacén de datos”. Fue autor de obras fundamentales sobre la construcción, el uso y el mantenimiento del almacén de datos y de la fábrica de información corporativa.
¿Cómo funciona un almacén de datos?
Un almacén de datos funciona como un repositorio central donde la información llega desde una o más fuentes de datos. Los datos fluyen hacia el almacén desde sistemas transaccionales y otras bases de datos relacionales.
Los datos entrantes pueden ser:
- Estructurado
- semiestructurado
- No estructurado
Los datos se procesan, transforman e incorporan para que los usuarios puedan acceder al conjunto de datos seleccionado mediante herramientas de Business Intelligence, clientes SQL y hojas de cálculo. Un Data Warehouse integra información de diversas fuentes en una base de datos completa.
Al consolidar toda esta información en un solo lugar, una organización puede analizar a sus clientes de forma integral y confirmar que ha considerado todos los datos disponibles. El almacenamiento de datos (Data Warehousing) posibilita la minería de datos, que busca patrones que conduzcan a mayores ventas, menores costos y mejores pronósticos.
Tipos de almacén de datos
Los tres tipos principales de almacenes de datos (DWH) son:
1. Almacén de datos empresariales (EDW):
Un almacén de datos empresarial es un repositorio centralizado que proporciona servicios de apoyo a la toma de decisiones en toda la organización. Ofrece un enfoque unificado para organizar y representar los datos, y permite clasificarlos por tema y otorgar acceso según esas divisiones.
2. OperaAlmacén de datos nacional (ODS):
An OperaUn almacén de datos organizacional (ODS) es un sistema que se utiliza cuando ni un almacén de datos (Data Warehouse) ni los sistemas OLTP pueden satisfacer las necesidades de generación de informes de la organización. En un ODS, los datos se actualizan en tiempo real, lo que lo hace ideal para actividades rutinarias como el almacenamiento de los registros actuales de los empleados.
3. Centro de datos:
A Data Mart Es un subconjunto del Data Warehouse diseñado para una línea de negocio específica, como ventas, finanzas o marketing. En un Data Mart independiente, los datos se pueden recopilar directamente de los sistemas de origen.
Etapas generales de un almacén de datos
Inicialmente, las organizaciones adoptaron usos relativamente sencillos del almacenamiento de datos. Con el tiempo, surgieron patrones más sofisticados. A continuación, se describen las etapas generales del uso de un almacén de datos (DWH):
Sin publicar OperaBase de datos nacional:
Los datos se copian de un sistema operativo a otro servidor. La carga, el procesamiento y la generación de informes a partir de la copia no afectan al rendimiento del sistema operativo.
Almacén de datos fuera de línea:
Los datos del almacén de datos se actualizan periódicamente desde la base de datos operativa. Los datos se organizan y transforman para cumplir con los objetivos del almacén de datos.
Almacén de datos en tiempo real:
Los almacenes de datos se actualizan cada vez que se produce una transacción en la base de datos operativa. Los sistemas de reservas de aerolíneas y ferrocarriles son ejemplos clásicos.
Almacén de datos integrado:
Los almacenes de datos se actualizan continuamente cuando los sistemas operativos realizan transacciones. A continuación, el almacén de datos genera transacciones que se envían de vuelta al sistema operativo.
Componentes de un almacén de datos
Los cuatro componentes de un almacén de datos son:
Administrador de carga: También llamado componente frontal, el Administrador de carga maneja todas las operaciones asociadas con extracIntroducción y carga de datos en el almacén de datos. Estas operaciones incluyen las transformaciones que preparan los datos para su ingreso en el almacén de datos.
Jefe de almacén: El administrador del almacén realiza operaciones relacionadas con la gestión de datos dentro del almacén. Analiza los datos para garantizar la coherencia, crea índices y vistas, genera desnormalizaciones y agregaciones, transforma y fusiona los datos de origen, y archiva o realiza copias de seguridad de los datos.
Administrador de consultas: También conocido como componente de backend, el Administrador de Consultas gestiona las operaciones relacionadas con las consultas de los usuarios. Enruta las consultas a las tablas adecuadas y programa su ejecución.
Herramientas de acceso para el usuario final:
Estas herramientas se dividen en cinco grupos: 1) Informes de datos, 2) Herramientas de consulta, 3) Herramientas de desarrollo de aplicaciones, 4) Herramientas EIS y 5) Herramientas OLAP y Herramientas de minería de datos.
¿Quién necesita un almacén de datos?
Se necesita un almacén de datos (DWH) para todo tipo de usuarios, incluidos:
- Personas que toman decisiones y que dependen de grandes volúmenes de datos.
- Usuarios que ejecutan procesos complejos y personalizados para combinar información de múltiples fuentes.
- Personas que desean una tecnología sencilla y sin complicaciones para acceder a los datos.
- Equipos que desean un enfoque sistemático y repetible para la toma de decisiones.
- Usuarios que necesitan un rendimiento rápido en conjuntos de datos enormes para informes, paneles de control, tablas o gráficos.
- Analistas que buscan descubrir patrones ocultos en los flujos de datos y grupospings.
¿Para qué se utiliza un almacén de datos?
A continuación se muestran los sectores más comunes donde se utilizan los almacenes de datos:
Aerolínea:
En la industria aérea, los almacenes de datos dan soporte a la asignación de tripulaciones, el análisis de la rentabilidad de las rutas, las promociones de los programas de viajero frecuente y otras decisiones operativas similares.
Bancario:
Los almacenes de datos se utilizan ampliamente en el sector bancario para gestionar eficazmente los recursos de atención al cliente. Varios bancos también los utilizan para la investigación de mercado, el análisis del rendimiento de los productos y la planificación de operaciones.
Cuidado de la salud:
El sector sanitario utiliza almacenes de datos para elaborar estrategias y predecir resultados, generar informes sobre el tratamiento de los pacientes y compartir datos con las compañías de seguros y los servicios de asistencia médica.
Sector público:
En el sector público, los almacenes de datos facilitan la recopilación de información y ayudan a las agencias gubernamentales a mantener y analizar los registros fiscales y los registros de políticas de salud de cada individuo.
Inversiones y seguros:
En este sector, los almacenes se utilizan para analizar patrones de datos, tendencias de los clientes y movimientos del mercado.
Cadenas minoristas:
Las cadenas minoristas utilizan almacenes de datos para la distribución y el marketing, para tracconocer los artículos y los patrones de compra de los clientes, planificar promociones y determinar la política de precios.
Telecomunicaciones:
Las empresas de telecomunicaciones utilizan almacenes de datos para la promoción de productos, la toma de decisiones de ventas y la distribución.
Industria de la hospitalidad:
El sector de la hostelería utiliza almacenes de datos para diseñar y presupuestar campañas de publicidad y promoción dirigidas a clientes en función de sus comentarios y patrones de viaje.
Pasos para implementar un almacén de datos
La mejor manera de gestionar el riesgo empresarial asociado a la implementación de un Data Warehouse es seguir una estrategia de tres pilares:
- Estrategia empresarial: Identificar la arquitectura técnica y las herramientas actuales, además de los hechos, dimensiones y atributos que debe admitir el almacén de datos. Mapa de datosping y la transformación forman parte de esta etapa.
- Entrega por fases: Implementar el Data Warehouse por fases, según las áreas temáticas. Las entidades comerciales relacionadas, como las de reservas y facturación, deben entregarse primero y luego integrarse.
- Prototipo iterativoping: En lugar de una implementación radical, el almacén de datos debe desarrollarse, probarse y perfeccionarse de forma iterativa.
A continuación se detallan los pasos clave en la implementación de un almacén de datos, junto con sus entregables:
| Paso | tareas | Lo que recibe el cliente |
|---|---|---|
| 1 | Definir el alcance del proyecto | Definicion del alcance |
| 2 | Determinar las necesidades del negocio | Modelo de datos lógicos |
| 3 | Definición OperaRequisitos del almacén de datos nacional | OperaModelo de almacén de datos nacional |
| 4 | Adquirir o desarrollar extracherramientas de ción | ExtracHerramientas y software |
| 5 | Definir los requisitos de datos del Data Warehouse | Modelo de datos de transición |
| 6 | Documento datos faltantes | Lista de tareas pendientes |
| 7 | Mapear OperaAlmacén de datos opcional a almacén de datos | Mapa de integración de datos de DW |
| 8 | Desarrollar el diseño de la base de datos del almacén de datos | Diseño de bases de datos DW |
| 9 | Extracdatos t de OperaAlmacén de datos opcional | Datos integrados de DW Extracts |
| 10 | Cargar el almacén de datos | Carga de datos inicial |
| 11 | Mantener el almacén de datos | Acceso continuo a los datos y cargas posteriores |
Mejores prácticas para implementar un almacén de datos
- Defina un plan para comprobar la coherencia, la exactitud y la integridad de los datos.
- El almacén de datos debe estar bien integrado, bien definido y con marca de tiempo.
- Al diseñar el almacén de datos, utilice la herramienta adecuada, siga el ciclo de vida, aborde los conflictos de datos cuanto antes y aprenda de los errores.
- Nunca sustituya los sistemas operativos y los informes operativos por el almacén.
- No dedique demasiado tiempo a extracAutomatizar la recopilación, limpieza y carga de datos siempre que sea posible.
- Involucre a todas las partes interesadas, incluidos los equipos de negocio, en la implementación del Data Warehouse. Considere el Data Warehouse como un proyecto conjunto para que siga siendo útil para los usuarios finales.
- Elaborar un plan de capacitación para los usuarios finales.
Ventajas y desventajas de un almacén de datos
Ventajas de un almacén de datos (DWH):
- Los usuarios empresariales pueden acceder rápidamente a datos críticos de múltiples fuentes en un solo lugar.
- Proporciona información coherente en todas las actividades interfuncionales y admite informes y consultas puntuales.
- Integra múltiples fuentes de datos, lo que reduce la carga en los sistemas de producción.
- Reduce el tiempo total de respuesta para el análisis y la elaboración de informes.
- La reestructuración y la integración facilitan la elaboración de informes y el análisis para el usuario final.
- Ahorra tiempo al usuario al eliminar la necesidad de recuperar datos de múltiples fuentes.
- Almacena grandes volúmenes de datos históricos, lo que permite realizar análisis de tendencias y predicciones futuras.
Desventajas de un almacén de datos:
- No es una opción ideal para datos no estructurados.
- La creación y la implementación requieren mucho tiempo.
- Los almacenes de datos pueden quedar obsoletos con relativa rapidez si no se les da un mantenimiento activo.
- Los cambios en los tipos de datos, rangos, esquemas de origen, índices o consultas son difíciles.
- El almacén de datos puede parecer sencillo a primera vista, pero es complejo para el usuario medio.
- A pesar de los mejores esfuerzos, el alcance del proyecto tiende a ampliarse durante la implementación.
- En ocasiones, las distintas unidades de negocio desarrollan normas empresariales contradictorias.
- Las organizaciones deben destinar recursos significativos a la capacitación y la implementación.
El futuro del almacenamiento de datos
- Restricciones regulatorias puede limitar la capacidad de combinar fuentes de datos dispares, incluidos los datos no estructurados, que son más difíciles de almacenar y gestionar.
- Como tamaño A medida que crece el tamaño de las bases de datos, lo que se considera una base de datos muy grande sigue evolucionando, y la construcción y el funcionamiento de almacenes de datos a esa escala son cada vez más complejos.
- datos multimedia No se puede manipular con la misma facilidad que el texto. El software relacional maneja bien la información textual, pero el contenido multimedia enriquecido sigue siendo un área activa de investigación.
Herramientas de almacenamiento de datos
Existen numerosas herramientas de almacenamiento de datos disponibles en el mercado. Estas son algunas de las más destacadas:
1. MarkLogic:
MarkLogic Es una solución de almacenamiento de datos que simplifica y acelera la integración de datos con un amplio conjunto de funciones empresariales. Realiza operaciones de búsqueda complejas y puede consultar documentos, relaciones y metadatos.
2. Oracle:
Oracle Es la base de datos líder del sector. Ofrece una amplia gama de soluciones de almacenamiento de datos para implementaciones tanto locales como en la nube, y ayuda a optimizar la experiencia del cliente mejorando la eficiencia operativa.
3. Amazon Desplazamiento al rojo:
Amazon Desplazamiento hacia el rojo es un servicio de Data Warehouse que es simple y rentable para analizar datos con estándares SQL y las herramientas de BI existentes. Ejecuta consultas complejas sobre petabytes de datos estructurados utilizando técnicas de optimización de consultas.
Aquí hay una lista completa de útiles Herramientas de almacenamiento de datos.
