Un Data Warehouse (Almacén de datos) es un repositorio centralizado y organizado donde se almacenarán todos los datos de una empresa.
Dichos datos serán empleados por las compañías como su principal fuente de información, a partir de la cual podrán elaborar todo tipo de reportes, desarrollar campañas y tomar decisiones.
Al estar centralizados, los Data Warehouse permiten una gran disponibilidad de la información, lo cual es ideal para que todos los agentes de la empresa puedan acceder a los datos en cualquier momento y desde cualquier lugar.
Estos almacenes trabajan únicamente con datos ya procesados. Esto quiere decir que la información de los Data Warehouse ya ha sido previamente estructurada y filtrada para un propósito específico. Esto es fundamental para mantener un repositorio ordenado.
¿Cómo funcionan los Data Warehouse?
Los Data Warehouse se la pasan constantemente extrayendo datos procesados de las más variadas fuentes y temáticas.
Estos pueden venir tanto de aplicaciones internas como de sistemas externos, y dicha información puede ser tanto sobre productos y clientes como sobre pedidos, inventarios e incluso sobre los propios empleados.
Sin embargo, sean los datos que sean, todos ellos comparten en común la característica de que ya han sido procesados y que se han utilizado para un propósito específico.
Estos repositorios pueden ser posteriormente usados para llevar a cabo diversas tareas, entre las cuales destacan los análisis avanzados y la resolución de problemas y consultas.
Otro de los usos más habituales para un Data Warehouse es el de utilizarlo, como ya se ha adelantado previamente, como un nexo de información para todos los agentes de una compañía.
Dado su alto nivel de organización, procesamiento y velocidad, estos repositorios son ideales para compartir datos y contenidos entre las bases de datos de diferentes departamentos de manera rápida, sencilla y segura.
¿Cómo se arma un Data Warehouse?
El primer paso para elaborar un Data Warehouse es definir los indicadores que se desean evaluar, medir o analizar. A su vez, se debe detallar a través de cuáles atributos se desea analizar dichos indicadores.
Esto es fundamental, puesto que será el primero bosquejo de lo que posteriormente será nuestro modelo de datos, el cual se alimentará de diversos procesos de integración, tomando datos de distintos orígenes para posteriormente procesarlos, clasificarlos y optimizarlos.
De esta forma, el siguiente paso sería definir quiénes tendrán acceso al Data Warehouse, para de esa manera definir los estándares de gobernabilidad para la información.
Esto es clave para garantizar la seguridad de los datos que allí se almacenen, los cuales, como sabemos, suponen uno de los activos más valiosos para cualquier empresa.
Con todo esto hecho, la etapa final consiste en definir las dimensiones que abarcará el Data Warehouse.
Esto quiere decir que, según el tipo de información que se almacene y el uso que pretenda dársele, se enfocarán los atributos del repositorio al área correspondiente, ya sea inventario de productos, locales, gerentes, empleados, depósitos, etc.
Recordemos que una de las funciones principales de un Data Warehouse es proveer la información necesaria para elaborar reportes, por lo que omitir cualquiera de estos pasos sería perjudicial.
¿En qué se diferencia de un Data Lake?
Mientras que los Data Warehouse son destinados, como ya se ha dicho, a recopilar y gestionar datos ya filtrados y segmentados, el Data Lake es todo lo contrario.
Hagamos una pequeña analogía para explicar su diferencia: Mientras que el Warehouse (depósito) está siempre ordenado y sólo se almacena allí lo que se sabe a ciencia cierta que se utilizará más adelantwe, el Lake (lago) es un lugar donde los datos simplemente se vierten, como si de grandes caudales de agua se tratase.
Y este último punto es crucial, ya que los Data Lakes son empleados para las prácticas de Big Data, en las cuales se transaccionan y gestionan inmensos volúmenes de datos. Por otro lado, los Data Warehouse son empleados para las prácticas conocidas como Business Intelligence.
Es sumamente importante diferenciar ambos tipos de repositorios, ya que los usos que se les da dentro de las empresas son muy diferentes entre sí, y dependerá de los objetivos, el tamaño y las necesidades de cada compañía el definir por cuál de los dos debería inclinarse.
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