¿Qué es un almacén de datos?

Resumen sobre almacenes de datos

Un almacén de datos (DW) es un repositorio centralizado que recopila, integra y almacena grandes volúmenes de datos actuales e históricos provenientes de múltiples fuentes. Da soporte al business intelligence (BI), la generación de informes y las analíticas avanzadas brindando una fuente de verdad única y consistente. Consolidando y estandarizando los datos, las organizaciones pueden generar información estratégica confiable, cumplir con los requisitos regulatorios y tomar decisiones fundamentadas basadas en datos.

Normalmente, los datos fluyen hacia un almacén de datos desde sistemas operativos (tales como el ERP y CRM), bases de datos internas y fuentes externas como plataformas de socios, dispositivos de IoT, fuentes de información meteorológica y redes sociales. A medida que la computación en la nube ha madurado, el almacenamiento de datos ha pasado de entornos tradicionales on-premise a arquitecturas flexibles de multinube y nubes híbridas.

Los almacenes de datos modernos están diseñados para gestionar tanto datos estructurados como no estructurados, tales como videos, imágenes y flujos de sensores. Muchos incorporan analíticas integradas y procesamiento in-memory para habilitar consultas más rápidas, acceso a datos en tiempo real y flujos de trabajo de informes y BI más eficientes. Sin un almacén de datos, las organizaciones tienen dificultades para combinar fuentes de datos heterogéneas, preparar adecuadamente los datos para las analíticas y mantener la visibilidad en todos los data sets.

Beneficios del almacenamiento de datos

Un almacén de datos bien diseñado es la base del éxito en business intelligence, informes y analíticas. Consolidando los datos en una única fuente de verdad, se acelera la información estratégica para una toma de decisiones mejor y más segura en toda la empresa. Los beneficios clave incluyen:

• Mejores analíticas de negocio: un almacén de datos unifica la información de múltiples sistemas en una sola vista consistente del negocio, lo cual habilita a los líderes para analizar tendencias más fácilmente y tomar decisiones más inteligentes basadas en datos.
• Consultas e información estratégica más rápidas: debido a que los almacenes de datos están optimizados para las analíticas —y no para las transacciones— los usuarios pueden ejecutar consultas complejas sobre grandes data sets mucho más rápido, lo cual agiliza los ciclos de generación de informes y reduce la dependencia del área de TI.
• Mejor calidad y consistencia de los datos: los datos se depuran, validan y estandarizan antes de ingresar al almacén, lo cual garantiza que las analíticas se basen en información confiable y de alta calidad. Una mejor calidad de datos conduce directamente a mejores decisiones.
• Información estratégica histórica más profunda: un almacén de datos conserva información histórica valiosa, lo cual facilita la identificación de patrones a largo plazo, la evaluación del rendimiento y la creación de pronósticos más precisos que fortalecen la planificación estratégica.

¿Qué tipos de datos puede almacenar un almacén de datos?

Cuando los almacenes de datos aparecieron por primera vez a finales de la década de 1980, fueron creados para almacenar datos estructurados —información bien organizada como detalles de clientes, listas de productos y registros de transacciones—. A medida que las necesidades de negocio crecieron, las empresas también quisieron trabajar con datos no estructurados tales como documentos, imágenes, videos, correos electrónicos, publicaciones en redes sociales y resultados de sensores de máquinas y dispositivos de IoT.

Los almacenes de datos modernos pueden manejar tanto datos estructurados como no estructurados, reuniéndolos para ofrecer a las empresas una visión más completa e integrada que genere mejor información estratégica.

Conceptos clave y comparaciones

Hay mucho por aprender en el mundo del almacenamiento de datos. Aquí hay algunos de los conceptos más importantes. Explore definiciones adicionales y preguntas frecuentes en nuestro glosario.

Almacén de datos vs. base de datos

Tanto las bases como los almacenes de datos almacenan información, pero cumplen funciones diferentes. Una base de datos gestiona información en tiempo real para un área de negocio específica, mientras que un almacén de datos combina datos actuales e históricos de toda la organización para dar soporte a la elaboración de informes y a las analíticas. Aunque funciona con tecnología de bases de datos, un almacén de datos añade herramientas para integrar, modelar y gestionar datos a lo largo del tiempo.

Las bases de datos mantienen las operaciones diarias en funcionamiento procesando transacciones y actualizando registros rápidamente. Los almacenes de datos brindan soporte a las analíticas, lo cual ayuda a los equipos a identificar tendencias, comparar el rendimiento y tomar decisiones estratégicas.

Almacén de datos vs. data lake

Tanto los almacenes de datos como los data lakes almacenan grandes cantidades de datos, pero tienen propósitos diferentes. Un almacén de datos contiene datos estructurados y preparados para informes y analíticas, mientras que un data lake almacena datos en bruto y sin procesar que pueden ser utilizados posteriormente. A menudo trabajan juntos: los datos sin procesar se almacenan en el data lake y se transforman y trasladan al almacén cuando se necesitan para el análisis.

Utilice un data lake para el almacenamiento flexible y de bajo costo de datos sin procesar. Utilice un almacén de datos para obtener analíticas rápidas y confiables sobre datos estructurados. La mayoría de las organizaciones se benefician de ambos; el data lake captura todo y el almacén lo convierte en información estratégica valiosa.

Almacén de datos vs. data mart

Un data mart es una subsección de un almacén de datos, dividida específicamente para un departamento o línea de negocio como ventas, marketing o finanzas. Por ejemplo, un data mart de ventas podría enfocarse en oportunidades, actividad del pipeline y negocios cerrados-ganados, mientras que un data mart de finanzas se centraría en presupuestos, proyecciones y métricas de ingresos.

Algunos también se crean con fines operativos independientes. Mientras que un almacén de datos sirve como tienda central para toda una empresa, un data mart brinda los que son relevantes para un grupo seleccionado de usuarios. Esto simplifica el acceso, acelera el análisis y brinda control. A menudo, se implementan múltiples data marts dentro de un almacén de datos.

Componentes clave de un almacén de datos

Un almacén de datos moderno incluye cuatro componentes clave: una base de datos central, herramientas de integración e ingesta de datos, metadatos y herramientas de acceso. Juntos, brindan analíticas rápidas y confiables a escala.

1. Base de datos central: el motor principal de almacenamiento para el almacén de datos, tradicionalmente una base de datos relacional, pero cada vez más constituye un sistema in-memory o nativo en la nube para lograr mayor rendimiento.
2. Integración e ingesta de datos: los datos se traen desde sistemas fuente utilizando métodos por lotes como ETL y ELT, junto con opciones en tiempo real tales como la replicación de captura de datos de cambio y pipelines de transmisión. Estos procesos también manejan la transformación, los controles de calidad y el enriquecimiento.
3. Metadatos: información que describe los datos —su origen, estructura, significado y cómo deben ser utilizados— abarcando tanto el contexto de negocio como el técnico.
4. Herramientas de acceso: herramientas que permiten a los usuarios consultar, analizar e interactuar con los datos del almacén, incluyendo herramientas de generación de informes, dashboards, plataformas analíticas y herramientas de desarrollo de aplicaciones.

Arquitectura de almacenes de datos

Históricamente, los almacenes de datos se organizaban en capas que se alineaban con la forma en que los datos se trasladaban a través del sistema. Un almacén de datos típico incluye tres capas. Las plataformas modernas simplifican la arquitectura para facilitar un traslado de datos más rápido y las analíticas de datos.

• Capa de datos: los datos se extraen de los sistemas fuente, luego se transforman y se cargan en el almacén utilizando un método de ingesta como ETL. Esta capa incluye la base de datos principal, los data marts y los data lakes, junto con las herramientas de metadatos e integración que estandarizan y preparan los datos.
• Capa semántica: esta capa organiza y modela los datos para que sea fácil consultarlos y analizarlos, ofreciendo vistas seleccionadas y definiciones de negocio que dan soporte a analíticas rápidas y consistentes.
• Capa analítica: la capa superior brinda las herramientas con las que los usuarios interactúan —dashboards, informes, monitoreo de indicadores clave de desempeño (KPI), analíticas avanzadas y espacios de pruebas para explorar datos y construir nuevos modelos—.

Tradicionalmente, los almacenes de datos eran construidos y gestionados por los equipos de TI, pero las plataformas modernas empoderan cada vez más a los usuarios de negocios para trabajar directamente con los datos. Las capacidades clave que impulsan este cambio incluyen:

• Una capa semántica amigable para los negocios que utiliza lenguaje natural, aclara las relaciones y permite a los usuarios enriquecer los datos con nuevo contexto.
• Espacios de trabajo virtuales que integran modelos de datos, lógica y colaboración en un solo entorno gobernado.
• Herramientas basadas en la nube que facilitan a los empleados conectar nuevas fuentes de datos, realizar análisis y generar información estratégica con mucha menos dependencia del área de TI.

¿Cómo funciona un almacén de datos?

Un almacén de datos organiza la información de toda su empresa para que pueda ser explorada, validada y analizada fácilmente. El proceso normalmente sigue cuatro pasos sencillos:

1. Extraer: los datos se extraen de sistemas fuente tales como aplicaciones, bases de datos y servicios en la nube. En esta etapa, los datos se recopilan tal como están.
2. Transformar: los datos se depuran, estandarizan y estructuran para que sean consistentes y estén listos para su uso. Esto puede implicar eliminar errores, alinear formatos o aplicar reglas de negocio.
3. Cargar: los datos preparados se guardan en el almacén en un formato estructurado optimizado para informes y analíticas rápidas.
4. Analizar: una vez que los datos se cargan, los equipos pueden explorarlos utilizando dashboards, informes y analíticas avanzadas para tomar decisiones fundamentadas.

ETL vs. ELT: ¿cuál es la diferencia?

ETL (extraer → transformar → cargar): los datos se transforman antes de ingresar al almacén de datos. Este enfoque es común en los almacenes de datos tradicionales que tienen una capacidad de procesamiento limitada.

ELT (extraer → cargar → transformar): los datos sin procesar se cargan primero en el almacén y se transforman dentro del almacén. Las plataformas modernas en la nube prefieren este método porque pueden manejar transformaciones a gran escala de manera eficiente.

¿Cuáles son las cuatro características clave de un almacén de datos?

Un almacén de datos se basa en algunos principios fundamentales que garantizan que brinde información confiable, consistente y analizable en toda la empresa. Las cuatro características clave son:

1. Orientado a temas: organizado en torno a temas centrales de negocio, tales como clientes o ventas, para dar soporte a las analíticas.
2. Integrado: los datos de diferentes sistemas tales como ERP y CRM se depuran y estandarizan, para que encajen de manera consistente.
3. Variable en el tiempo: almacena datos históricos durante largos períodos, lo cual permite el análisis de tendencias y rendimiento.
4. No volátil: los datos son estables una vez cargados —se pueden leer pero no se actualizan ni eliminan—, lo cual garantiza una fuente confiable de verdad.

Beneficios del almacén de datos en la nube

Los almacenes de datos en la nube son cada vez más populares porque ofrecen ventajas significativas sobre los sistemas tradicionales on-premise. Aquí están los siete principales beneficios de migrar su almacén de datos a la nube:

1. Rápido de implementar: ponga en marcha almacenamiento, cómputo y nuevos entornos tales como data marts o entornos de pruebas en minutos, desde cualquier lugar.
2. Menor TCO: pague solo por los recursos que utiliza. Evite los costos de hardware, instalaciones y mantenimiento, y reduzca los gastos separando el almacenamiento del procesamiento.
3. Elasticidad: aumente o disminuya la escala al instante para manejar cargas de trabajo cambiantes y grandes volúmenes de datos sin esfuerzo manual.
4. Seguridad y recuperación ante desastres: las plataformas en la nube suelen brindar controles de seguridad más sólidos, cifrado y copias de seguridad automáticas para protegerse contra la pérdida de datos.
5. Rendimiento en tiempo real: los motores in-memory y nativos en la nube ofrecen velocidades de procesamiento rápidas para obtener información estratégica en tiempo real.
6. Acceso a nuevas tecnologías: integre fácilmente capacidades tales como machine learning, información estratégica automatizada y analíticas avanzadas.
7. Empoderamiento a los usuarios de negocio: brinde a los equipos una vista unificada de los datos, además de herramientas intuitivas para analizar la información y conectar nuevas fuentes sin una gran intervención del área de TI.

Mejores prácticas para almacenes de datos

Al construir un nuevo almacén de datos o expandir uno existente, seguir prácticas comprobadas ayuda a alcanzar sus objetivos mientras ahorra tiempo y costos. Algunas prácticas se enfocan en las necesidades de negocio, mientras que otras se enmarcan dentro de una orientación de TI más amplia. La siguiente lista es un buen punto de partida, y usted la irá perfeccionando a medida que trabaje con sus socios de tecnología y servicios.

Mejores prácticas de negocio

• Defina la información que necesita. Comience por identificar las preguntas que desea responder y las decisiones a las que desea dar soporte. A partir de ahí, determine cuáles fuentes de datos son necesarias. Los grupos industriales, clientes y proveedores también pueden ofrecer orientación sobre datos útiles.
• Documente el estado de sus datos actuales. Registre dónde se encuentra su información, cómo está estructurada y su calidad para identificar brechas, transformaciones necesarias y las reglas de negocio en las que se basará su almacén de datos.
• Forme el equipo adecuado. Incluya patrocinadores ejecutivos, gerentes de negocio y usuarios finales que harán uso de la información estratégica. Comprenda los informes estándar, los KPI y las métricas que necesita para tener éxito.
• Priorice sus primeros proyectos. Comience con uno o dos proyectos piloto que brinden un valor de negocio claro y un alcance manejable. Las victorias en una etapa temprana ayudan a generar impulso.
• Elija un socio tecnológico sólido. Seleccione un proveedor con experiencia comprobada, soporte en la implementación y una plataforma que se ajuste a sus necesidades.
• Cree un plan de proyecto realista. Colabore con su equipo para construir un road map y un cronograma claros. La comunicación regular y las actualizaciones de estado mantienen a todos alineados.

Mejores prácticas de TI

• Monitoree el rendimiento, el acceso y la seguridad. Un almacén debe ser tanto rápido como seguro. Realice seguimiento del uso del sistema, los eventos de seguridad y los patrones de acceso para garantizar que los datos permanezcan seguros y, al mismo tiempo, sean fácilmente accesibles para los usuarios autorizados.
• Mantenga la calidad de los datos, metadatos, estructura y gobernanza. Los nuevos datos que ingresen al almacén deben seguir reglas consistentes. Estandarice la depuración, transformación, las definiciones de metadatos y la gobernanza de datos para que los usuarios puedan confiar en los resultados.
• Brinde una arquitectura flexible. A medida que el negocio crece, los equipos necesitarán nuevos data marts, modelos y cargas de trabajo. Una arquitectura escalable y modular cubre mejor estas necesidades que los sistemas rígidos o estrechamente acoplados.
• Automatice el mantenimiento y las operaciones. Utilice automatizaciones y machine learning para agilizar tareas tales como indexación, monitoreo, optimización y actualizaciones. Esto mejora el rendimiento y reduce los costos operativos.
• Use la nube de manera estratégica. Diferentes equipos tienen diferentes requisitos. Mantenga ciertas cargas de trabajo on-premises si es necesario, mientras utiliza almacenes de datos en la nube para lograr escalabilidad, menores costos y un acceso más fácil desde diferentes dispositivos.

Resumen

Los almacenes de datos modernos —especialmente los basados en la nube— desempeñan un rol central en la transformación digital unificando datos de fuentes internas y externas para brindar una visión completa y oportuna del negocio. Potencian dashboards, KPI, alertas e informes en toda la organización y dan soporte a analíticas rápidas y complejas sin afectar los sistemas operativos.

Dado que pueden comenzar en pequeña escala y crecer fácilmente, ayudan tanto a los equipos corporativos como a las unidades de negocio a tomar mejores decisiones y mejorar el rendimiento.

Preguntas frecuentes