Un Data Warehouse permite almacenar datos provenientes de diversas fuentes y analizarlos. Descubra todo lo que debe saber sobre esta tecnología central para la data science: definición, funcionamiento, historia, casos de uso y formaciones.
El término “Data Warehousing” se refiere al proceso que consiste en recolectar y manipular datos provenientes de diversas fuentes, con el fin de recuperar informaciones valiosas para una empresa.
Un Data Warehouse (depósito de datos) es una plataforma utilizada para recolectar y analizar datos provenientes de múltiples fuentes heterogéneas. Ocupa un lugar central dentro de un sistema de Business Intelligence.
Esta plataforma reúne diversas tecnologías y componentes que permiten explotar los datos. Permite almacenar una gran cantidad de datos, así como también su tratamiento y análisis. El objetivo es transformar los datos brutos en informaciones útiles, y volverlos disponibles y accesibles para los usuarios.
Un Data Warehouse se encuentra generalmente separado de la base de datos operacional de la empresa. Permite a sus usuarios apoyarse en datos históricos y actuales para tomar mejores decisiones.
La historia de los Data Warehouse
Con el paso del tiempo, las computadoras se fueron volviendo más complejas. El volumen de datos a disposición de las empresas también aumentó considerablemente. Por esta razón, los data warehouse se volvieron indispensables.
En 1970, por primera vez, Nielsen y IRI introducen el concepto de Data Mart dimensional para comercios minoristas. En 1983, Teradata lanza un sistema de gestión de bases de datos concebido específicamente para asistir la toma de decisiones.
No es sino hasta fines de los años 80 que asistimos a la emergencia de la primera Data Warehouse empresarial, desarrollada por Paul Murphy y Barry Devlin de IBM.
¿Cómo funciona un Data Warehouse?
Un data warehouse funciona como un repertorio central. La información proviene de una o varias fuentes de datos, como sistemas transaccionales u otras bases de datos relacionales.
Los datos pueden ser estructurados, semiestructurados o no estructurados. Una vez que están integrados en el warehouse, son tratados y transformados. Los usuarios pueden luego acceder a ellos con la ayuda de herramientas de Business Intelligence, de clientes SQL o de tablas.
Agregando la información en el mismo lugar, una empresa logra tener una visión de conjunto de su clientela o de otros elementos cruciales. El warehousing permite asegurarse que todas las informaciones han sido revisadas.
Además, los Data Warehouse hacen posible el Data Mining (exploración de datos). Este procedimiento consiste en buscar tendencias y patrones en los datos y apoyarse sobre estos para argumentar las ventas y las ganancias de la empresa.
Diferentes tipos de Data Warehouse
Podemos diferenciar 3 categorías principales de Data Warehouses. En primer lugar, los “Data Warehouse de Empresas” (EDW en inglés), son depósitos de datos centralizados que permiten orientar las decisiones de la empresa.
Los datos son organizados y presentados de manera uniforme. Los EDW también permiten clasificar los datos en según su tema.
La segunda categoría principal de Data Warehouse es la de los Data Stores Operacionales (ODS en inglés). Los datos se actualizan en tiempo real, lo que los hace muy útiles para actividades cotidianas como el registro de informes y de empleados.
Por último, un Data Mart es una subcategoría de Data Warehouse. Está concebida para empresas de sectores de la venta o las finanzas. Los datos pueden ser recolectados desde diversas fuentes.
Estados de un Data Warehouse
Un Data Warehouse puede tener diferentes estados. Cuando se encuentra “sin conexión”, los datos son copiados desde un sistema operacional hacia otro servidor. La carga, el tratamiento y los informes de datos no afectan el rendimiento del sistema operativo.
Mientras que se encuentra “en línea”, los datos se actualizan regularmente desde la base de datos operacional. En el caso de un Data Warehouse en tiempo real, los datos se actualizan cada vez que una transacción se realiza en la base de datos operacional. Por ejemplo, podemos mencionar un sistema de reservación de trenes o aviones.
Diferentes componentes de un Data Warehouse
Un Data Warehouse reposa sobre diferentes componentes principales. El “load manager” permite todas las operaciones de extracción y carga de datos hacia el depósito. También se encarga de la transformación de datos.
El Warehouse manager, por su parte, se ocupa de las operaciones relacionadas con la gestión de datos dentro del depósito. Permite a su vez, asegurar la consistencia de los datos, la creación de index y de visualización, la transformación y la fusión de datos de fuentes diversas y su archivado.
El administrador de búsquedas es el responsable de las operaciones relativas a la gestión de búsquedas de usuarios para orientarlos hacia las tablas apropiadas. Por último, las herramientas de acceso permiten a los usuarios finales interactuar con el Data Warehouse. Puede tratarse de herramientas de reporting, de búsqueda, de desarrollo de aplicaciones o incluso de exploración de datos.
¿Quién utiliza un Data Warehouse?
Los Data Warehouse son utilizados por todas las empresas que deben tratar grandes volúmenes de datos o que recolectan datos de múltiples fuentes. Son utilizados también por empresas que desean acceder con mayor facilidad a sus datos.
Para cualquier empresa que busque asistencia en la toma de decisiones, los Data Warehouse pueden resultar pertinentes. Este es también el caso para los usuarios que buscan gestionar informes, gráficos y diagramas a partir de datos.
Los Data Warehouses tienen su lugar en todos los sectores de actividad. Sin embargo, son utilizados de formas muy diferentes según la industria.
En el área de la aeronáutica, las compañías aéreas los utilizan para analizar la rentabilidad de los trayectos, o para proponer promociones personalizadas. Los bancos explotan el Data Warehousing para gestionar recursos, realizar estudios de mercado o para analizar el desempeño de sus diferentes productos.
En el campo de la salud, los Data Warehouses permiten predecir los resultados de un tratamiento, producir informes sobre pacientes o incluso compartir datos con las compañías de seguros.
El sector público utiliza esta tecnología para recolectar datos o analizar los informes sobre los impuestos o las políticas de salud. En el campo de las compañías de seguros, se utiliza para analizar las tendencias del mercado o el comportamiento de los clientes.
Las cadenas de negocios explotan los Data Warehouses para distribución, marketing, inventario, logística, comprender a los consumidores y optimizar los precios o lanzar campañas publicitarias personalizadas.
Lo mismo sucede con el sector de las telecomunicaciones, donde las decisiones de venta y distribución se basan sobre los datos, al igual que las campañas publicitarias. Por último, en el área del turismo y la hotelería, las campañas publicitarias y promocionales pueden estar basadas sobre las preferencias y los hábitos de los viajeros.
Ventajas e inconvenientes de los Data Warehouses
Los Data Warehouses presentan ventajas e inconvenientes. Resultan útiles para permitir a las empresas acceder de forma rápida y fácil a los datos provenientes de diversas fuentes de forma centralizada.
Gracias a estas herramientas, se puede acceder a informaciones coherentes y actualizadas sobre todas las actividades de la empresa. Permiten también generar informes y efectuar búsquedas con los datos.
En general, un Data Warehouse permite reducir el tiempo necesario para el análisis de datos y la producción de informes y facilita estas tareas. Gracias a los grandes volúmenes de datos históricos, los usuarios pueden analizar las tendencias sobre diferentes periodos temporales para realizar predicciones futuras.
Sin embargo, los Data Warehouses presentan también inconvenientes, no es la mejor solución para los datos no estructurados.
Además, la creación e implementación de depósitos de datos llevan tiempo y requieren en general mucho trabajo. Paradójicamente, un Warehouse puede rápidamente volverse obsoleto.
Por otro lado, es difícil realizar cambios en el tipo de datos, los esquemas de fuentes de datos, los index y las búsquedas. La utilización de una plataforma como esta puede resultar demasiado compleja para un usuario promedio.
Así, las empresas invierten muchos recursos para formar a sus empleados y para implementar el Warehousing. Es importante entonces sopesar las ventajas y desventajas antes de decidir utilizar este tipo de solución.
¿Cómo aprender a usar un Data Warehouse?
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