Data Warehouse: Qué es, Tipos y Cómo funciona (2024)

¿Qué es un data warehouse?

Un data warehouse es una tecnología de almacenamiento de datos utilizada en la gestión de información empresarial. Se trata de una base de datos centralizada que contiene información integrada, histórica y detallada de varias fuentes, como bases de datos transaccionales, sistemas CRM y ERP, etc.

En lugar de simplemente ofrecer un espacio de almacenamiento para la información, el sistema en cuestión se esfuerza por combinar varias fuentes de datos y así brindar la ayuda idónea para tomar mejores decisiones. Es así como ofrece una visión única de toda la información empresarial y provee informes y análisis más detallados.

Es preciso mencionar que los datos se organizan en modelos específicos y jerarquías que permiten la recuperación rápida y fácil de información. Además, se integra con otras herramientas de análisis para permitir la creación de informes personalizados, cuadros de mando y análisis de tendencias.

Características de una data warehouse

Hablar de data warehouse es hablar de una herramienta versátil y sumamente útil. Este sistema se distingue de los demás gracias a sus increíbles características. ¿No tienes idea de cuáles son? ¡Aquí te las contamos!

Contenido histórico y consolidado

Una de las características fundamentales de una data warehouse es que se centra en un conjunto integrado e histórico de datos. Recopila datos de diferentes fuentes y los integra en un almacenamiento más granular y cohesivo. 

Además, la información tiene mayor detalle y se puede rastrear a lo largo del tiempo, lo que permite ver cómo ha evolucionado a lo largo del tiempo. Esta característica es importante porque proporciona una vista completa de la empresa y permite tener una base histórica para la toma de decisiones.

Orientada al análisis y no a la operación en tiempo real

La información contenida a menudo se utiliza para crear informes y análisis de datos sobre cómo funcionan las cosas en una empresa. Las bases de datos operativas, por otro lado, se emplean principalmente para el manejo de transacciones en tiempo real.

Ahora bien, debido a que se centra en el análisis y no en la ejecución de operaciones, las data warehouse permiten trabajar con grandes conjuntos de datos y hacer cálculos complejos de forma más rápida.

Diseño específico para soportar análisis

Otra característica relevante es que utiliza un diseño específico para soportar análisis complejos. Los diseños de bases de datos operativas están optimizados para transacciones en tiempo real que requieren actualizaciones constantes. En una data warehouse, el diseño se optimiza para aceptar grandes cantidades de datos que se pueden analizar en diferentes dimensiones.

Para comprender adecuadamente cómo funcionan las cosas en una empresa, la herramienta combina diferentes fuentes de datos en un esquema que permite que la información se use fácilmente para análisis.

Optimizado para informes y análisis

La plataforma también se optimiza para informes y análisis, lo que significa que está diseñada para hacer que los resultados de los cálculos y análisis sean fáciles de entender y manipular. Esto facilita la creación y el análisis de informes detallados y sofisticados.

Además, se mezcla con herramientas específicas de análisis de datos como business intelligence (BI) y herramientas de visualización y analítica avanzadas.

Tipos de warehouse

Hay varios tipos de data warehouse, según su diseño y la manera en que se organizan los datos. A continuación, te presentaremos algunos de los más comunes:

Data warehouse empresarial

Este tipo es una solución centralizada que integra los datos de diferentes áreas de una empresa en un solo lugar. Este tipo de data warehouse se enfoca en apoyar la toma de decisiones empresariales y proporciona a los usuarios una visión integral de la empresa, lo que facilita la identificación de tendencias y oportunidades.

Data warehouse departamental

Cuando el sistema es departamental se enfoca en un área específica o departamento de una empresa. Este tipo se utiliza para reunir información detallada de cada área o departamento, dando paso al análisis específico de los datos desde diferentes perspectivas. Por otra parte, es utilizado por los gerentes de departamentos y otros usuarios que necesitan algunos datos para tomar decisiones informadas.

Data mart

Un data mart es una versión más pequeña y enfocada del sistema empresarial, pues trabaja con un área específica y se centra en lograr una vista detallada de los datos del área. La diferencia es que se utiliza de forma más rápida y a un precio más bajo. Aparte, es mucho más fácil de usar para usuarios que no tienen una vista tan amplia de la información.

Data warehouse virtual

El tipo virtual sirve para varios sistemas de bases de datos en un entorno en línea o virtual. Es decir, se emplea para integrar fácilmente datos de diversas fuentes, permitiendo el análisis completo que se requiere. Al utilizarlo se analizan los datos en tiempo real, una característica por la que suele ser el elegido, además de su flexibilidad y escalabilidad.

Usos de una data warehouse

En este punto te hablaremos de los usos que se le puede dar al data warehouse:

Análisis de datos y generación de informes

El análisis y la generación de informes pueden ayudar a los usuarios a identificar tendencias de ventas, patrones de uso de clientes y oportunidades de mercado. La información obtenida de la data warehouse es útil para la toma de decisiones empresariales y para encontrar soluciones a cualquier tipo de problema.

Soporte para la toma de decisiones

Otro uso importante es que puede proporcionar un fuerte soporte a la toma de decisiones. Ofrece una vista completa de los datos que son relevantes y colabora en el proceso de decisión.

Dado que el sistema es capaz de procesar millones de datos y múltiples fuentes, es una fuente confiable de información empresarial. Esta misma información da paso a la comprensión de la situación actual del negocio para decidir precisamente.

Seguimiento y monitoreo

Cabe resaltar que es útil para el seguimiento y monitoreo de las cadenas de suministro, el inventario y otros aspectos del negocio. Por ello, es una herramienta ideal para la solución centralizada que almacena información importante. Esto ayuda a rastrear y controlar los movimientos del inventario y asegurarse de que todo funcione de manera eficiente.

El monitoreo de las cadenas de suministro y del inventario ayuda a la empresa a detectar los cuellos de botella o ambientes lentos que afectan la productividad del negocio.

Integración de datos

La integración de datos es crucial para mejorar la eficiencia del negocio. Muchas empresas tienen diferentes sistemas, bases de datos y aplicaciones. La data warehouse es capaz de integrarlos y mantener la coherencia de los datos, mejorando la eficiencia.

¿Cómo se hace una data warehouse?

Crear una data warehouse es un proceso complejo que requiere tiempo, conocimientos y habilidades. Pero no temas porque aquí te dejaremos el procedimiento completo:

Definir los objetivos

El primer paso es definir los objetivos de la empresa. Es fundamental considerar los objetivos estratégicos a largo plazo para asegurarse de que la data warehouse esté diseñada para satisfacer las necesidades a futuro. Se pueden establecer metas que tengan que ver con el uso que se le dará, el seguimiento y la medición de resultados.

Identificar las fuentes de datos

El siguiente paso es identificar y recopilar las fuentes de datos, es decir, se debe diseñar para recopilar y guardar información de distintas fuentes como sistemas CRM, ERP, archivos planos y bases de datos transaccionales. 

Diseñar y crear la base de datos

Una vez que se hayan identificado las fuentes de datos, es necesario diseñar y crear la base de datos que debe ser flexible, escalable y fácil de usar.Además, debe manejar enormes cantidades de datos y garantizar una alta disponibilidad y un rápido acceso a la información.

Desarrollar el proceso ETL

Para transformar los datos en información útil, es necesario desarrollar un proceso ETL (Extracción, Transformación y Carga) específico para la data warehouse.

El proceso ETL se encarga de extraer los datos de las diferentes fuentes, transformarlos para que sean útiles y luego cargarlos en la base de datos. Este proceso se realiza en ciclos regulares y es clave para mantenerla actualizada.

Implementar herramientas de Business Intelligence

El sistema del que hemos hablado sirve para generar informes y análisis a partir de los datos almacenados, tal como ya lo hemos mencionado a lo largo del artículo. Por ello, la implementación de herramientas de Business Intelligence (BI) permite manipular los datos de diferentes formas y generar información detallada. Además, facilita la colaboración entre los diferentes usuarios y ayuda a mantener actualizadas las necesidades que surgen a lo largo del tiempo.

Diferencia entre data warehouse y data lake

A pesar de que tanto data warehouses como data lakes son soluciones de almacenamiento de información, tienen diferencias significativas en su diseño y uso. Nos pareció interesante hablarte de esto, así que ¡sigue leyendo!

Estructurado vs. no estructurado

Una de las principales diferencias es la naturaleza de los datos. Un data warehouse se enfoca en datos estructurados, que son datos organizados y clasificados dentro de un esquema específico, mientras que el data lake se enfoca en datos no estructurados, o datos que se recopilan sin necesidad de ser transformados en un esquema específico.

Procesamiento de datos

El procesamiento temprano es una característica del data warehouse que permite una integración sencilla de los datos y una mejor calidad de los mismos. En contraste, el procesamiento tardío del data lake, ya que permite recopilar y almacenar datos que aún no se han procesado.

Enfoque en el usuario

Un data warehouse tiene una estructura rígida y predefinida, lo que lo hace más adecuado para usuarios que necesitan tomar decisiones específicas a partir de los datos.

Mientras que en un data lake se recopilan tantos datos como sea posible, siendo más adecuado para quienes buscan descubrir patrones y relaciones desconocidas en los datos.

Diferencia entre data warehouse y big data 

A menudo se asocia el concepto de big data con data warehouses, y aunque ambas almacenan y gestionan grandes volúmenes de datos, no son iguales. ¿Sabes por qué? ¡Te lo contamos a continuación!

Estructurado vs. no estructurado

Una de las principales diferencias es el tipo de datos que son capaces de gestionar. En un data warehouse, el enfoque está en almacenar datos estructurados, es decir, datos organizados en categorías, como clientes, ventas, productos, entre otros. En cambio, big data se enfoca en datos no estructurados, como información proveniente de redes sociales, imágenes, videos, mensajes de texto y correo electrónico, entre otros.

Análisis y procesamiento

Otra diferencia está en los procesos de análisis y procesamiento de datos. Los warehouses están diseñados para análisis de datos predefinidos, mientras que el análisis de datos en big data es altamente personalizado. 

En un data warehouse, se le da mucha prioridad a la limpieza y organización de los datos antes de ser almacenados, mientras que en big data se procesan en bruto y se limpian después, cuando se convierten en una forma utilizable.

Escalabilidad

Por último, está la escalabilidad, siendo el data warehouse más compleja con respecto a este tema debido a la estructura de organización de datos. Contrariamente, el big data puede incorporar múltiples nodos y sistemas, siendo más escalable y capacitado para gestionar más volumen de datos.

Ejemplos de data warehouse

Hay muchos ejemplos de data warehouse en el mundo empresarial. Pero, aquí hablaremos de las más destacadas:

Retail

En la industria minorista, se utiliza para recopilar información de transacciones de ventas y seguimiento de inventario, siendo muy útil para entender el comportamiento de los clientes y a mantener el inventario controlado. Con el análisis de los datos recopilados, los minoristas pueden mejorar su análisis de la demanda y los patrones de compra.

Finanzas

En el área de las finanzas se encarga de la recopilación de información comercial, financiera y operativa en un solo lugar. Esto puede ayudar a las empresas financieras a detectar fraude, cumplir con las normas y regulaciones, y llevar a cabo análisis de riesgos para mejorar la gestión financiera.

Salud

En la industria de la salud también recopilan y analizan datos clínicos y de pacientes, lo que permite a los médicos y administradores de la salud tomar decisiones informadas sobre el tratamiento y la gestión del cuidado de los pacientes.

Educación

En el sector de la educación son útiles para almacenar y analizar datos de estudiantes, rendimiento de graduados y niveles de financiamiento. Es muy bueno para las instituciones educativas que desean mejorar la toma de decisiones y desarrollar estrategias más eficaces.

Ventajas de data warehouse

La implementación de esta herramienta ofrece múltiples ventajas para una empresa, como la mejora en la toma de decisiones, la simplificación del proceso de análisis de datos, la capacidad de escalar fácilmente y la protección de los datos empresariales. Para terminar de convencerte e informarte de la gran utilidad que tiene, te dejamos los beneficios que se obtienen:

Toma de decisiones empresariales basadas en datos

El sistema permite la integración de muchos datos diferentes en un solo lugar, promoviendo una toma de decisiones mucho más sencilla y eficiente basada en información real. Al tener datos consolidados y fácilmente accesibles, los gerentes y empleados pueden tomar decisiones más informadas y detalladas para el futuro de una empresa, tal como lo hemos recalcado a lo largo del artículo.

Análisis más preciso de los datos

Otra ventaja es que permite un análisis más preciso de los datos empresariales. Los datos obtenidos de diferentes fuentes son armonizados en estructuras consistentes y, por lo tanto, están disponibles para la comparación de datos más exactos.

Este tipo de herramientas mejoran la capacidad de tomar decisiones gracias a los informes personalizados y gráficos interactivos disponibles.

Capacidad de escalar y adaptarse fácilmente

La plataforma se enfoca en la escalabilidad, por eso puede crecer con la empresa y adaptarse a las cambiantes necesidades empresariales. Al ser una solución en constante mejora, da paso a la adopción de nuevas fuentes de datos y herramientas de análisis de datos de manera más eficaz.

Protección de datos empresariales

Los datos empresariales son un activo valioso y su pérdida o compromiso puede ser extremadamente perjudicial para una empresa. Así es como se protege toda la información con el sistema mencionado, siendo útil para la organización y la seguridad de la compañía. Es preciso mencionar que todo es posible gracias a una arquitectura de seguridad que incluye control de acceso, protección de datos y control de calidad de datos.

¿Cómo y dónde aprender data warehouse?

El Máster en Data Science Online  de EBIS Business Techschool es un programa de formación avanzado para profesionales que buscan impulsar sus habilidades y conocimientos en el campo de la ciencia de datos y la  inteligencia artificial.

Este máster está dirigido a personas con experiencia en programación y matemáticas que desean adquirir habilidades avanzadas en análisis y procesamiento de datos, aprendizaje automático y estadísticas. El programa también es adecuado para profesionales que buscan una carrera en análisis de datos o campos relacionados.

Te lo recomendamos porque ofrece un enfoque práctico con módulos en una amplia gama de temas, que incluyen análisis de datos, minería de datos, arquitectura de datos, inteligencia artificial generativa, aprendizaje automático, estadísticas y visualización de datos, entre otros.  Así que si eres un científico de datos debes saber que primeramente tendrías que realizar algún  curso de IA generativa que te permita tener todos los conocimientos necesarios para saber manejar esta IA respetando el reglamento de la inteligencia artificial

Así es como tendrás acceso a herramientas y tecnologías líderes en la industria y trabajarán en proyectos prácticos para aplicar sus conocimientos en situaciones del mundo real. ¿Lo mejor de todo? Aprenderás a tu ritmo vía online con apoyo de un amplio grupo de profesores totalmente profesionales.

Conclusión 

A fin de cuentas, podemos afirmar que un buen Data Warehouse es fundamental para las empresas y organizaciones de hoy en día. Este sistema tiene el potencial de albergar grandes cantidades de datos y permitir a los usuarios acceder a ellos y analizarlos de manera eficiente. 

Gracias a su capacidad para integrar datos de diversas fuentes y para transformarlos en información valiosa, los Data Warehouse se han convertido en una de las herramientas más importantes en el mundo del análisis de datos. ¿Qué esperas para adentrarte por completo en este mundo?