Creación de un almacén de datos: una guía paso a paso

La construcción de un almacén de datos se consideró durante mucho tiempo como un procedimiento complejo que requería una gran experiencia en áreas diversas, pero relacionadas, dentro de datos de gestión. De gestión de base de datos a construir modelos de datos para implementar ETL procesos, construir un almacén de datos fácilmente llevaría meses. Sin embargo, los avances en la tecnología han llevado a la disponibilidad de cada vez más herramientas y plataformas que brindan soluciones accesibles y optimizadas a usuarios de todo tipo.

En este artículo, aprenderemos todo sobre la construcción de un almacén de datos. Específicamente, los requisitos previos para construir un almacén de datos, incluida una guía paso a paso y las mejores prácticas.

 

Requisitos previos para construir un almacén de datos

Los requisitos previos para construir un almacén de datos pueden variar enormemente, según los requisitos de su negocio. Sin embargo, normalmente deberá considerar los siguientes criterios antes de comenzar a construir su almacén de datos:

Planificación del plan de almacenamiento de datos

Esta es la fase fundamental en la que sientas las bases para tu almacenamiento de datos. El plano establece la dirección del proyecto y es fundamental para garantizar que el producto final esté estrechamente alineado con las necesidades y objetivos de su negocio. Además, su plan estratégico también debe guiar el alcance y el diseño de su almacén de datos.

Comience por desarrollar objetivos comerciales claros. Es esencial involucrar a los líderes empresariales, los usuarios finales, el personal de TI y otras partes interesadas desde el principio, ya que es aquí donde es necesario responder preguntas como: ¿por qué es necesario construir un almacén de datos? ¿Cubrirá toda la organización o se centrará en departamentos o funciones comerciales específicos? ¿Qué procesos de negocio soportará? ¿Cómo agregará valor? Garantizar la aceptación de las partes interesadas y definir estos objetivos influirá en todas las decisiones posteriores: su apoyo garantizará que el proyecto reciba la atención y los recursos necesarios.

A estrategia de almacenamiento de datos Describe cómo su organización recopila, almacena, gestiona y utiliza los datos. Entonces, como parte de esta fase, también necesita establecer políticas de gobierno de datos específicas para su negocio. Estas políticas definen quién es responsable de diversas decisiones y procesos relacionados con los datos, cómo calidad de los datos está garantizada y cómo manejar los problemas de seguridad y privacidad de los datos.

Reunir un equipo calificado

Construir un almacén de datos es una tarea compleja que requiere un equipo diverso de profesionales. Este paso garantiza que su proyecto esté bien equipado con el talento necesario para construir, implementar y mantener un almacén de datos que satisfaga sus necesidades analíticas.

Si bien el éxito del equipo depende en gran medida de sus miembros, en conjunto debe poseer una combinación de habilidades técnicas. Normalmente necesitará personas con experiencia en SQL, procesos ETL y modelado de datos, así como alguien con capacidades de gestión de proyectos y un sólido conocimiento del ámbito empresarial. En resumen, lo ideal es que su equipo esté compuesto por:

• arquitectos de datos para diseñar el sistema
• ingenieros de datos para construirlo y mantenerlo
• analistas de negocios para garantizar que satisfaga las necesidades de los usuarios
• administradores de bases de datos para gestionar el almacenamiento de datos
• gerentes de proyecto para mantener todo en orden

Asegurar recursos esenciales

Además de un equipo de profesionales, también necesitará presupuestar la configuración e implementación inicial y las operaciones y el mantenimiento continuos de su almacén de datos. Esto incluye la infraestructura para alojar su almacén de datos, las herramientas adecuadas para gestionar y procesar tus datosy medidas de seguridad para protegerlo.

La configuración inicial y la implementación suelen ser las fases que requieren más recursos y requieren inversiones en:

• hardware o servicios en la nube
• licencias de software
• y servicios profesionales para el diseño y desarrollo

También es importante que considere los costos asociados con integración de datos y la posible necesidad de un desarrollo personalizado para garantizar que pueda dar cuenta de todas sus fuentes de datos. Alternativamente, puede optar por un herramienta de integración de datos sin código que viene con conectores incorporados para varias fuentes y destinos.

Establecer un marco técnico

El siguiente paso es un plan de evaluación integral que garantice la preparación técnica y de datos. El objetivo es evaluar el rendimiento y la escalabilidad de los sistemas actuales y resaltar sus fortalezas y debilidades, además de identificar oportunidades de mejora. Realice un análisis en profundidad de la infraestructura de datos actual evaluando el hardware existente, las configuraciones de red y cualquier servicio en la nube.

El ejercicio implica catalogar todas las fuentes de datos disponibles para su organización, por ejemplo, sistemas internos como CRM y ERP, datos externos de socios y fuentes de datos de transmisión como dispositivos IoT. La identificación de fuentes de datos le permite mapear el panorama de datos y comprender la naturaleza y relevancia comercial de cada fuente de datos.

Adquirir los componentes técnicos necesarios también es un paso clave en esta fase preliminar de construcción de un almacén de datos. Incluye seleccionar las herramientas y plataformas que ayudan a implementar la estrategia de datos de su organización. Para Herramientas ETL, considere factores como las fuentes de datos, transformación de datos necesidades, integración con otros sistemas, etc.

De igual forma, determinar las opciones de almacenamiento de datos más adecuadas, considerando la capacidad requerida y la velocidad de acceso. Identifique si es necesario una combinación de soluciones de almacenamiento locales, basadas en la nube o híbridas. Equipe a su equipo de datos con sofisticadas herramientas de modelado de datos que permitan la construcción de una base sólida. arquitectura del almacén de datos.

Creación de un almacén de datos: automatización de la fase de ejecución

Una vez que tenga los requisitos previos en orden, el siguiente paso es implementar el plan y construir su almacén de datos.

Confirmación de Viaje herramientas de construcción de almacenes de datos, Tales como Astera Generador de almacenamiento de datos, reducir numerosas tareas estándar y repetitivas involucradas en el ciclo de vida del almacenamiento de datos a tan sólo unos sencillos pasos.

Astera Data Warehouse Builder es una plataforma de un extremo a otro que simplifica y acelera el proceso de creación de un almacén de datos. Su interfaz de arrastrar y soltar le permite diseñar sus modelos de datos y procesos ETL sin escribir una sola línea de código. Los conectores integrados permiten una fácil integración con una variedad de sistemas de origen y destino, ya sea local o en la nube. AsteraLas funciones integradas de calidad de datos de garantizan que solo datos saludables lleguen a su almacén de datos para obtener BI, análisis e informes precisos.

Tomemos un caso de uso para ilustrar el proceso de construcción de un almacén de datos utilizando AsteraEl creador de almacenes de datos sin código.

El caso de uso:

Shop-Stop es una tienda minorista en línea ficticia que mantiene sus datos de ventas en un base de datos SQL. La empresa decidió recientemente implementar un almacén de datos para obtener una arquitectura de informes sólida y mejorar el BI y el análisis. Sin embargo, su equipo de TI y sus expertos técnicos sostienen que el capital y los recursos necesarios para ejecutar y mantener todo el proceso se pueden reducir significativamente utilizando un herramienta de almacenamiento de datos automatizado.

Shop-Stop decide utilizar Astera Data Warehouse Builder para diseñar, construir, implementar y mantener su almacén de datos. Echemos un vistazo a cómo funciona el proceso de construcción de un almacén de datos utilizando Astera parece.

Creación de un almacén de datos Paso 1: creación de un modelo de datos de origen

El primer paso en la construcción de un almacén de datos es identificar y modelar los datos de origen. Una vez que agregue un nuevo modelo de datos al proyecto, puede realizar ingeniería inversa en su base de datos, en este caso la base de datos de ventas de Shop-Stop, para crear un modelo de datos de origen utilizando el Ingeniería inversa en la barra de herramientas del modelo de datos con un solo clic. Al hacerlo, se crea el modelo de datos automáticamente. Cada entidad en este modelo de datos representa una tabla que contiene los datos de origen de Shop-Stop. Así es como se ve:

 

Una vez que tenga el modelo de datos, puede verificarlo para asegurarse de que esté libre de errores y advertencias. Para hacerlo, simplemente haga clic en el Verificar la implementación de lectura y escritura opción en la barra de herramientas principal. Aquí hay una captura de pantalla:

 

Al verificar el modelo, puede implementarlo en el servidor y dejarlo disponible para su uso en Tuberías ETL (tanto como ELT) o para análisis de datos. He aquí cómo hacerlo.. Ahora que creó, verificó e implementó un modelo de datos de origen, pasemos al siguiente paso.

Creación de un almacén de datos, paso 2: creación e implementación de un modelo dimensional

El siguiente paso del proceso es diseñar un modelo dimensional que servirá como esquema de destino para el almacén de datos de Stop-Stop. Puedes usar el Entidad objeto disponible en la caja de herramientas del modelo de datos y la interfaz de arrastrar y soltar del modelador de datos para diseñar un modelo desde cero.

Dado que Shop-Stop ya tiene un esquema de almacenamiento de datos en una base de datos SQL, tendrá que realizar ingeniería inversa en la base de datos. Nuevamente, cada entidad en el modelo de almacén de datos resultante representa una tabla en el almacén de datos final de Shop-Stop.

 

A continuación, debe convertir este modelo en un modelo dimensional asignando hechos y dimensiones. El tipo de cada entidad se establece como General de forma predeterminada cuando una base de datos se somete a ingeniería inversa. Puede cambiar cómodamente el tipo a Hecho or Dimensiones haciendo clic derecho en la entidad, pasando el cursor sobre Tipo de entidad en el menú contextual y seleccionando un tipo apropiado de las opciones dadas.

 

La entidad Venta en el centro es la entidad de hecho, y el resto son entidades de dimensión.

Una vez que tenga sus datos y dimensiones en su lugar, debe configurarlos para mejorar el almacenamiento y la recuperación de datos asignando roles específicos a los campos presentes en el diseño de cada entidad.

Para entidades de dimensión, el Función de dimensión columna en el Constructor de diseño proporciona una lista completa de opciones. Éstas incluyen:

• Clave sustituta
• Clave de negocio
• Tipos de dimensiones que cambian lentamente (SCD1, SCD2, SCD3 y SCD6)
• Identificadores de registros para realizar un seguimiento de los datos históricos (fechas de vigencia y caducidad, designador de registro actual y número de versión)
• Dimensión de marcador de posición para realizar un seguimiento de los hechos y dimensiones que llegan tarde y temprano

 

De manera similar, la entidad de hecho Constructor de diseño contiene una Rol de hecho columna que le permite asignar el Clave de fecha de transacción rol a uno de los campos. Así es como se presenta el diseño del Sal entidad se verá una vez que haya asignado el Clave de fecha de transacción rol a un campo:

Con su modelo dimensional listo, puede verificarlo e implementarlo para su uso posterior.

Creación de un almacén de datos Paso 3: llene el almacén de datos

Ahora es el momento de poblar el almacén de datos de Shop-Stop cargando datos de origen relevantes en las tablas mediante canalizaciones ETL. Astera te permite construir ETL y ELT tuberías utilizando su diseñador de flujo de datos.

Para hacerlo, deberá agregar un nuevo flujo de datos al proyecto de almacenamiento de datos. Utilice el amplio conjunto de objetos disponibles en la caja de herramientas de flujo de datos para diseñar el proceso ETL. Utilizar el Cargador de hechos y Cargador de dimensiones objetos para cargar datos en tablas de hechos y dimensiones, respectivamente.

Esto es lo que el flujo de datos para cargar datos en el Local la mesa se parece a:

A la izquierda está el Fuente de la tabla de base de datos objeto que recupera datos de una tabla en la tabla de origen. A la derecha, el Cargador de dimensiones El objeto carga datos en la tabla relevante en el modelo dimensional de destino.

Para conectar cada uno de estos objetos a sus respectivos modelos, deberá configurar el objeto de origen con la implementación del modelo de datos de origen:

 

De manera similar, configure el objeto Dimensional Loader con la implementación del modelo dimensional de destino, como se muestra en la siguiente imagen:

Tenga en cuenta que deberá diseñar el flujo de datos para cargar datos en la tabla de hechos de manera diferente. Esto se debe a que contiene campos de múltiples tablas de origen, pero el Fuente de la tabla de base de datos objeto sólo puede extraer datos de una tabla fuente a la vez.

En su lugar, puede utilizar el Fuente de consulta del modelo de datos objeto, que le permite extraer varias tablas del modelo fuente seleccionando una entidad raíz. Esto se muestra en la siguiente captura de pantalla:

 

Ahora que ha diseñado todos sus flujos de datos, puede ejecutar cada uno de ellos para llenar el almacén de datos de Shop-Stop con sus datos de ventas. Para evitar ejecutar todos los flujos de datos individualmente, diseñe un flujo de trabajo para organizar todo el proceso.

 

Finalmente, automatice el proceso de actualización de estos datos a través del Programador de trabajos integrado. Para acceder al programador de trabajos, vaya a Servidor > Programaciones de trabajos En el menú principal.

 

En Programador pestaña, puede crear un nuevo cronograma para automatizar el proceso de ejecución con una frecuencia determinada.

 

Creación de un almacén de datos, paso 4: visualizar y analizar

Una vez que haya diseñado e implementado su almacén de datos, puede integrarlo con herramientas de visualización y análisis líderes en la industria, como Power BI, Tableau, Domo, etc., a través de un servicio OData integrado.

 

Mejores prácticas para construir un almacén de datos

Construir un almacén de datos es una cosa, hacerlo de manera eficiente y ofrecer resultados efectivos es un desafío completamente diferente: uno que aproveche las mejores prácticas.

Comience con una estrategia de almacenamiento de datos

Comience siempre con una estrategia clara que describa los objetivos comerciales, el alcance de sus datos, el enfoque arquitectónico y cómo evolucionará su almacén de datos con el tiempo. Su estrategia de almacenamiento de datos debe alinearse con la estrategia comercial general y abordar necesidades específicas de análisis e informes.

Automatiza todo lo que puedas

Si bien no se puede hacer mucho para acelerar la fase de planificación inicial, se pueden reducir significativamente los requisitos de tiempo y recursos en lo que respecta a la ejecución. Aprovechar herramientas como herramientas de almacenamiento de datos, herramientas de integración de datos, etc. para automatizar y acelerar tareas repetitivas y laboriosas.

Preste atención a la calidad de los datos

Sus análisis e informes sólo serán tan buenos como la calidad de los datos con los que llene su almacén de datos. Asegurar gestión de la calidad de los datos mediante la implementación de procesos sólidos para la limpieza, deduplicación y validación de datos.

Adopte una arquitectura escalable

A medida que crecen los volúmenes de datos y cambian las necesidades empresariales, su almacén de datos debería poder adaptarse sin necesidad de rediseños extensos. El uso de una arquitectura modular que permite escalabilidad y flexibilidad garantiza que su almacén de datos pueda integrarse con tecnologías más nuevas sin una gran inversión.

Implementar un proceso ETL sólido

Diseñe canalizaciones de ETL que sean lo suficientemente robustas como para manejar grandes volúmenes de datos casi en tiempo real. Automatizar el proceso ETL tanto como sea posible para minimizar la intervención manual y garantizar integridad de los datos.

Construya su almacén de datos con Astera

La construcción de un almacén de datos puede convertirse fácilmente en un proceso que consume mucho tiempo y recursos, dada la complejidad de integrar y organizar grandes volúmenes de datos de diversas fuentes, fuentes que continúan aumentando a medida que crece su negocio. Esta es la razón por la que las organizaciones modernas aprovechan la automatización soluciones de gestión de datos para acelerar el desarrollo de sus almacenes de datos.

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