¿Qué Necesitas?
👉 ¿Qué es data warehouse?
Comenzamos el artículo con una definición de data warehouse que tomamos de la Wikipedia:
En el contexto de la informática, data warehouse es una colección de datos orientada a un determinado ámbito (empresa, organización, etc.), integrado, no volátil y variable en el tiempo, que ayuda a la toma de decisiones en la entidad en la que se utiliza. Se usa para realizar informes (reports) y análisis de datos y se considera un componente fundamental de la inteligencia empresarial.
Te dejamos también otra definición de data warehouse que se adapta a lo visto en esta web.
Data WareHouse es un repositorio o base de datos que se alimenta de varias fuentes que se han transformado o depurado en grupos de información de temas específicos relacionados con el mundo de los negocios, y que generalmente han sido obtenidos mediante el data mining.
Si quieres saber más sobre data mining tienes el enlace en la definición.
Este repositorio puede ser consultado en cualquier momento para obtener nuevas consultas, analizar, reportar y tomar decisiones, todo esto de manera inmediata y desde diferentes perspectivas con una gran velocidad en la respuesta.
Como no hay nada mejor para entender que ver casos reales, te dejamos bajo estas líneas un vídeo en el que se aplica un ejemplo de data warehouse.
👉 Ventajas y desventajas del data warehouse
Muchas de estas soluciones basadas en la tecnología parecen la «panacea» a los ojos de muchos. Ahora bien, todo en esta vida tiene sus ventajas y sus inconvenientes y aquí los vamos a desglosar. El data warehouse tiene las siguientes ventajas:
- Si las fuentes de datos y los objetivos están claros, el sistema es de fácil instalación.
- Facilita y mejora la calidad de la toma de decisiones de las empresas ya que proporciona información clave.
- Mejora las relaciones con proveedores y clientes.
- El acceso a la información es más rápido.
- Transforma los datos en conocimiento.
- Reduce los costos de operación y los tiempos de respuesta.
- Aumenta la productividad de los empleados.
- Proporciona una comunicación fiable entre los departamentos.
- Permite conocer en cada momento los buenos y malos resultados del negocio, así como la consulta de datos históricos.
No sólo tiene ventajas sino funciones interesantes, como el ser una herramienta muy importante para la toma de decisiones de un área funcional ya que se obtiene en ella información integrada y global de ese negocio. También permite aplicar análisis de datos para encontrar relaciones ocultas entre los datos del almacén de datos con el fin de perseguir un valor añadido a la información. Se pueden predecir situaciones futuras en base a datos pasados. Veamos las desventajas:
- Este sistema requiere mucho mantenimiento, transformación, limpieza continua e integración de datos.
- El diseño es complejo ya que requiere reestructurar los sistemas operacionales.
- El coste es alto.
- El tiempo de procesamiento es largo, por lo que no es muy útil para tomar decisiones en tiempo real, aunque es algo que se están intentando mejorar.
- La implantación puede ser compleja, así como añadir nuevas fuentes de datos una vez que se ha implementado en la empresa.
Ahora que conocemos las ventajas y desventajas del data warehouse veamos la comparación con data lake, otra posible solución de big data.
👉 Data lake vs data warehouse: ¿cuál elegir?
Muchas empresas deciden implementar soluciones de big data. El problema de esto es que pueden hacerlo con data warehouse o data lake pero no saben cuál es mejor básicamente porque no saben qué es cada una y sus diferencias. En el apartado anterior definimos data warehouse, por tanto no lo haremos aquí. Vamos a centrarnos en explicar qué es data lake y las diferencias entre ambos. Lo que hace data lake es almacenar información recogidos en estado natural, por tanto no están listos para ser consumidos. Tiene las siguientes características:
- Los datos se cargan desde los sistemas fuente y ninguno se rechaza.
- Todos los datos se almacenan en un nivel no transformado o muy poco transformado.
- Los datos se transforman y el esquema se aplica para satisfacer el análisis.
Las diferencias entre data lake y data warehouse son las siguientes:
- Data lake admite todos los tipo de datos en su forma original y solo transforma la información cuando se va a construir.
- Data warehouse dedica una gran parte del tiempo a decidir qué datos incluir y cuáles no. Data lake, en cambio, conserva todos los datos.
- El data lake es un procedimiento satisfactorio para todos los miembros de la empresa, incluyendo a aquellos que necesitan análisis de datos más avanzados.
El proceso de almacenamiento de datos es complejo para muchas empresas, por ello prefieren el data lake, el cual se adapta fácilmente a los cambios. En definitiva, siempre es más costoso trabajar con datos que han pasado por un proceso de transformación y almacenamiento que hacerlo accediendo a los datos antes de que se hayan depurado y estructurado.
👉 Azure SQL data warehouse
Ya conocemos de qué va esto del data warehouse. A partir de ahora la pregunta es: ¿cómo se lleva a cabo? Bien, una forma es utilizando un almacenamiento de datos empresarial. Una posibilidad para llevar a cabo este almacenamiento se llama QL Data Warehouse. QL Data Warehouse almacena los datos en la nube empresarial. El almacenamiento se realiza en tablas relacionales en columnas. Además este tipo de almacenamiento mejora el rendimiento de las consultas y reduce los costos de almacenamiento. Cuando los datos están almacenados se pueden hacer análisis a gran escala. QL Data Warehouse finaliza muy rápido las consultas de análisis de datos en comparación con los sistemas de base de datos tradicionales.
👉 ¿Has utilizado data warehouse en tu empresa?
El data warehouse es un repositorio de datos creado precisamente para entregar la información correcta en el momento en que se hace una consulta por la persona indicada ofreciendo el formato adecuado, permitiendo que sea la perspectiva que sea en que se haga la consulta ofrezca los resultados esperados. La información que se maneja en este caso ha de ser accesible, consistente, adaptable, estar bien protegida y ser un buen fundamento para la toma de decisiones en base a ella. Por eso mismo, es una herramienta considerada en muchas empresas y en muchas estrategias. Basándose también en los datos se encuentra el marketing relacional. ¿Has considerado valerte del data warehouse en tu compañía? ¿O prefieres otras soluciones de big data? No te cortes y cuéntanoslo en los comentarios. Ya sabes que nos encanta leerte.