Data Warehouse y todo lo que necesitas saber sobre los datos

¿Alguna vez te has preguntado dónde guardan las empresas u organizaciones grandes cantidades de información digital? No, no lo hacen en los viejos archivadores de oficina, porque estos evolucionaron en los Data Warehouse o almacenes digitales de información. 

A día de hoy, son la solución segura, fiable y que facilita la recuperación y administración de información. 

¿Te interesa este tema? Entonces no dudes en seguir leyéndonos.

El origen del Data Warehouse

Los investigadores de IBM, Barry Devlin y Paul Murphy fueron los que dieron con el concepto original de Data Warehouse en 1988, pero el término sería acuñado por William H. Inmon, quien sería el padre del Data Warehousing.

Inmon habló del Data Warehouse y lo describió como una colección de datos que estaría orientada a temas específicos, pero que sería integrado y al mismo tiempo, sujeto a las variantes en el tiempo, soportando los procesos de la toma de decisiones. 

¿Qué es el Data Warehouse?

Se trata de un almacén o un repositorio unificado para los datos que recoge una empresa, formando parte de su sistema total. 

Ahora bien, es necesario aclarar que este almacén de datos puede ser físico o lógico, pero al fin y al cabo, recoge datos de diferentes fuentes puesto que su objetivo es almacenarlos para ser analizados y ofrecer accesos a ellos.

Originalmente, los Data Warehouse se alojaban en un servidor corporativo que adquiere la empresa, aunque cada vez se hace más frecuente alojarlos en las nubes. Estos datos que almacena pueden venir de diferentes aplicaciones de procesos de transacciones en línea u OLTP. 

Este sistema no es más que una arquitectura de almacenamiento de información que permite a los dueños de la empresa organizar, comprender y utilizar los datos que almacenan para tomar decisiones con fines estratégicos.  

¿Qué estructuras tiene un Data Warehouse? 

Podemos dividir la arquitectura del Data Warehouse en 3 estructuras simples:

• Básica: son los sistemas operativos y los archivos planos que proporcionan lo que se denomina como datos en bruto y que se almacenan junto a los metadatos. Los usuarios pueden acceder a ellos para analizarlos y generar informes.

• Básica con área de ensayo: ofrece un paso previo entre la fuente de datos y el almacén que permite la limpieza de dichos datos antes de su posterior almacenamiento. Cabe destacar, que se puede personalizar la arquitectura del almacén para ofrecer diferentes grupos de organización. 

• Básica con área de ensayo y Data Smarts: agrega una línea de negocio en particular. Es decir, filtrar la información para ventas, inventarios, compras, permitiendo que el usuario final que requiere sólo los datos de ventas, por ejemplo, acceda a ella de manera más limpia, rápida y organizada.

Data Warehouse: Del pasado al presente 

Antes solo se podía almacenar en el Data Warehouse datos repetitivos estructurados que eran filtrados antes de entrar en el repositorio. Sin embargo, con la aparición de la información contextual esto ha cambiado. Ahora, también puedes almacenar datos no estructurados.

En un principio, los datos relacionales estructurados no se podían emparejar con datos contextuales no estructurados, pero la evolución hacia la información y datos contextuales ha cambiado este tipo de análisis y ahora pueden almacenarse de manera natural y fácil.

Mejor veámoslo con un ejemplo. 

Los comentarios de una encuesta, correos electrónicos o conversaciones no se trataban de la misma manera que los flujos de clics, mediciones o los procesamientos de máquinas analógicas. 

Como puedes ver, esos datos no repetitivos son aquellos que fueron elaborados por palabras escritas, habladas, leídas y reformateadas. Ahora que pueden ser contextualizadas, extraer los datos para su uso en el warehouse con el contexto de datos es posible.

Actualmente, es más importante la contextualización de los datos no repetitivos que los datos en sí, pero estos no se pueden utilizar para un análisis o un cambio en las estrategias de la empresa si no se contextualizan primero.

Data Lake vs Data Warehouse

En el mercado o sector de trabajo del Data Warehouse han aparecido también los Data Lake, pero estos no son, contrario a lo que muchos piensan, en reemplazo del Data Warehouse. 

De hecho, nace como una herramienta que puede ayudar a potenciar el almacenamiento de datos, la elaboración de preguntas y obtención de respuestas que puedan cambiar las decisiones de la empresa. 

Para ver mejor cómo podrían ayudarse, ¿por qué no vemos cuáles son sus diferencias en diferentes aspectos en los que ambas trabajan? 

• Datos: el Data Warehouse almacena datos modelados o estructurados, pero el Data Lake almacena todo tipo de datos, estructurados, semi estructurados y no estructurados.

• Procesamiento: para cargar los datos en el Data Warehouse estos deben ser modelados antes en un proceso que se llama schema-on-write. En el caso del Data Lake solo se cargan apenas se tiene y luego es que se le da forma y estructura en un proceso llamado shcema-on-read. 

• Almacenamiento: el Data Warehouse tiene un coste más elevado en comparación al Data Lake, esto se debe a que un software como Hadoop es de código abierto, ofreciendo licencias y soporte gratuito a la comunidad, además de que está diseñado para una instalación de bajo coste en el hardware.

• Agilidad: cuando un cambio en la estructura del Data Warehouse se necesita puede tomar mucho tiempo, no por su complejidad, sino por los diversos sectores de la empresa relacionadas con su sistema. En este sentido, el Data Lake es mucho más ágil puesto que ofrece una configuración y reconfiguración más rápida.

• Seguridad: el sistema de Data Warehouse tiene mucho tiempo de vida, mientras que el Data Lake es reciente. Por consiguiente el nivel de protección de datos de uno es superior al de otro. Cabe destacar que la industria de Big Data está trabajando en mejorar la seguridad del Data Lake.

El futuro del Data Warehouse

¿El sistema del Data Warehouse ha llegado a su tope? No.

El proceso de desarrollo sigue vigente puesto que todavía tiene mucho potencial para seguir mejorando. Considerando que ahora pueden realizarse análisis de datos contextualizados, ofrece una mejor forma de estudiar dicha información.

No ha sido hasta hace poco que las empresas han podido tomar y cambiar estrategias de trabajo en función de datos contextualizados no estructurados, ofreciendo una nueva forma de análisis posible con el Data Warehouse: mezcla de análisis. 

Este es a través de datos transaccionales estructurados y datos contextuales no estructurados.

¿Es el único tipo de análisis posible que ha dado este paso que ha dado el Data Warehouse? Pues no. También está el análisis prescriptivo y descriptivo, como también las tecnologías de machine learning, que han llegado para cambiar los datos que son administrados y analizados. 

El desarrollo actual del Data Warehouse 

En este momento, el Data Warehouse está experimentado dos cambios importantes que mejorarán de manera significativa el almacenamiento de datos a nivel empresarial

1. El primero busca mejorar el nivel de agilidad general, ya que la mayoría de los departamentos TI requieren un mayor nivel de respuesta en la demanda de datos. Y es que las empresas están buscando una mayor capacidad de acceso y registro de datos históricos, mientras que también los analistas de datos buscan mejores formas de introducir y enriquecer el repositorio de datos actual, promoviendo nuevos métodos de análisis. Lo que se traduce en una mayor expansión de la capacidad de fuentes de datos que los departamentos de TI necesitan, requiriendo de esta manera más tiempo y esfuerzo para que el rendimiento de cada consulta que se realiza puede ser constante y, a su vez, ofrecer más entornos para los trabajos de equipo individual que tiene una empresa en sus respectivos conjuntos datos.

2. Hacer más con menos, este es el segundo enfoque que están buscando en el desarrollo del Data Warehouse. El Data Lake es un ejemplo de cómo utilizar menos recursos no quiere decir menos capacidades o tareas, sino menor coste, generando así más rentabilidad a la empresa que lo utilice.

El Data Warehouse migra a la nube

Hay 3 tecnologías que tienen y seguirán teniendo un impacto en los modelos de transformación de negocios: la nube, los datos y análisis y el Internet de las Cosas. Estos 3 son aspectos fundamentales del Data Warehouse, pero en esta oportunidad nos centraremos en los beneficios que ofrece la nube para el Data Warehouse.

1. Mayor nivel de agilidad

Gracias a la actualización que ha tenido en los últimos años, cada vez más empresas se están innovando para buscar nuevas fluctuaciones de los datos y, con ello, mejores y más ricos análisis para impulsar el crecimiento en nuevas áreas de trabajo:

• Análisis de clientes de 180°. 

• Análisis predictivo.

• Detección de fraudes.

• Análisis IoT.

• Establecimiento de datos como centro de beneficio.

Estos proyectos requieren de nuevos sistemas de hardware, sin olvidar el despliegue del software. Si utilizas los proyectos centrados en el almacenamiento de datos en los servicios en la nube, obtienes más velocidad, facilidad y eficiencia.

2. Control de costo

Los equipos TI de las empresas buscan que los Data Smarts ya desarrollados se consoliden en un hardware dedicado o del propietario, ejecutándose de esta manera en un único entorno integrado. Para ello, los servicios en nube ofrecen una mejor calidad de servicio por lo que emigrar a ella es una mejor opción.

Cabe destacar que el cumplimiento legal cuando se migra a la nube es obligatorio por la protección de datos a lo largo del ciclo de vida que se requiere. 

Esto ofrece más rentabilidad ya que las características pueden establecerse de manera predeterminada, mejorada y actualizada de manera constante y transparente.

3. Co-localización para aumentar la velocidad de carga

Una gran parte de los Data Warehouse proporciona datos desde las aplicaciones clave: entradas de pedidos, ventas, finanzas, fabricación, entre otros. 

Por ende, si el sistema se está ejecutando en la nube, la ubicación de los conjuntos del Data Warehouse es más fácil, ya que la carga de datos incremente, ofreciendo un acceso más oportuno para los usuarios que realizan las consultas. 

Data Warehouse vs Big Data vs Business Intelligence

Estos 3 apartados comparten un mercado en común, el manejo de grandes cantidades de datos, pero cada uno de ellos tiene su funcionamiento, características y detalles, por lo que es fundamental analizarlos en detalle a cada uno.

1. Big Data

Son datos no estructurados que son almacenados en grandes cantidades con variedad de complejidad y claro, la velocidad con la que estos crecen. No son datos relacionales, por lo que quedan fuera del entorno corporativo. Ofrece un análisis en tiempo real y puede provenir de diferentes tipos de fuentes y formatos: 

• Mensajería.

• Redes sociales.

• Registro de grabaciones.

• Imágenes.

• Correo electrónico.

2. Data Warehouse

Los datos que se almacenan en este sistema son consolidados de diferentes fuentes o sistemas de la empresa. Son datos estructurados, destinados a ser precisos y de alta calidad para realizar aportes en cuanto a la toma de decisiones de la empresa. Los datos pueden ser divididos para diferentes departamentos o sectores, a fin de tomar diferentes estrategias.

3. Business Intelligence

Hace de cuello de cebolla en los datos que se recogen durante el Data Warehouse, donde tienen información exacta para la toma de decisiones. En este punto ofrece datos que pueden ser transformados en información útil para los negocios y la toma de decisiones de estrategias corporativas.

La aplicación del Data Warehouse

Parece que hemos llegado al final, ¿no te parece? No queda duda de que todavía queda mucho por explotar en el mercado del Data Warehouse, pero ¿tú qué piensas? ¿crees que el sistema que ofrece es bueno?

Antes de irte, no olvides comentarnos cómo lo utilizarías para la toma de decisiones de tu empresa en cualquiera de los departamentos que te hemos mencionado antes.