En el ámbito de la inteligencia de negocio y la analítica, el almacenamiento de datos es crucial. Sin un sistema eficiente, la información no puede procesarse ni depurarse para realizar un análisis efectivo. Aquí es donde entra en juego el Data Warehouse, una pieza fundamental que integra información de diversas fuentes para un análisis rápido y preciso.
El Data Warehouse no solo es esencial para la toma de decisiones, sino también el primer paso para implementar soluciones de Business Intelligence. Recopila la información global del negocio y facilita el análisis entre distintas áreas de la empresa, identificando relaciones y patrones para agregar valor. Además, es la base que respalda la predicción del futuro y proporciona información clave para decisiones actuales.
Características Clave según Bill Inmon:
- Escalabilidad y Flexibilidad: Puede crecer sin problemas y aceptar cualquier dato y fecha.
- Contiene Todos los Datos: Incluye datos de todos los sistemas organizativos, estructurados para diferentes necesidades.
- Histórico: Permite análisis de tendencias al agregar una variable de tiempo.
- Temático: Organiza datos por temas para facilitar el acceso y entendimiento.
- No Volátil: La información se mantiene para consultas futuras.
Diferenciándose del Data Mart, el Data Warehouse no almacena datos específicos, sino que procesa grandes conjuntos de datos, priorizando la velocidad y rapidez en la extracción de la información.
¿Cómo Ayuda este almacenamiento de datos?
El Data Warehouse simplifica y automatiza la obtención de información desde sistemas operacionales hasta sistemas informacionales. Su papel esencial es minimizar el tiempo de análisis con mayor velocidad y precisión al manejar una gran cantidad de datos, satisfaciendo las necesidades de información en la organización.
Dentro de los procesos clave en la gestión de un Data Warehouse podemos encontrar:
- Extracción: Obtención de información de diversas fuentes internas y externas.
- Elaboración: Filtrado, limpieza, depuración, homogeneización y agrupación de la información.
- Carga: Organización y actualización de datos y metadatos en la base de datos.
- Explotación: Extracción y análisis de información en distintos niveles de agrupación.
Comparado con sistemas tradicionales, donde predominan la actualización y datos desagregados, el Data Warehouse destaca por la consulta de datos en distintos niveles de detalle y agregación, ofreciendo una visión multidimensional.
Data Mart vs Data Warehouse: Segmentación vs Integración
El Data Mart es esencialmente una aplicación del Data Warehouse a nivel local o departamental, basado en conjuntos de información contenida en el almacén de datos maestros. Diseñado para líneas de negocio simples, sigue la estrategia de «divide y vencerás», segmentando datos.
Dentro de las principales características del Data Mart podemos encontrar:
- Usuarios Limitados.
- Área Específica.
- Propósito Específico.
- Función de Apoyo.
Aunque ambos son fundamentales, el uso conjunto de Data Warehouse y Data Mart aumenta el valor de las aplicaciones empresariales y facilita el acceso a una amplia variedad de datos para los usuarios finales. La constante limpieza, transformación e integración de datos son cruciales para garantizar el éxito del Data Warehouse y su misión de facilitar la gestión de datos.
