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¿Qué es un almacén de datos? Definición, ejemplo y beneficios (una guía completa)

5 de junio de 2024.

Imagine que tiene datos provenientes de varias fuentes y departamentos, como marketing, ventas, bases de datos financieras y análisis web. ¿Cómo tomas tus decisiones? ¿Se sienta y combina manualmente los datos de cada fuente para darle sentido?

Podría hacer eso si tiene algunas fuentes de datos y un pequeño volumen de datos, pero hoy en día, cuando tiene grandes volúmenes de datos que ingresan de izquierda a derecha, ¿cómo los combina? Aquí es donde integración de datos y entra en juego el almacén de datos. Centraliza todos sus datos en un solo lugar, para que pueda obtener fácilmente información basada en datos precisos y holísticos.

Analicemos qué es un almacén de datos, comprendamos sus procesos, conceptos y beneficios, y exploremos diferentes tipos de almacenamiento de datos.

En este blog aprenderás:

  • ¿Qué es un almacén de datos?
  • ¿Qué son OLAP y OLTP?
  • Historia de los almacenes de datos
  • Tipos de almacenes de datos
  • Arquitecturas de almacenamiento de datos
  • Esquemas en un almacén de datos
  • Casos de uso de almacenamiento de datos
  • Beneficios para las Organizaciones
  • Cómo Astera ¿El generador de almacenamiento de datos puede ayudar?

 

diseño del almacén de datos

¿Qué es un almacén de datos?

Un almacén de datos es un sistema de base de datos relacional que las empresas utilizan para almacenar datos para realizar consultas y análisis y administrar registros históricos. Actúa como un repositorio central de datos recopilados de bases de datos transaccionales.

Es una tecnología que combina datos estructurados, no estructurados y semiestructurados de fuentes únicas o múltiples para brindar una vista unificada de los datos a analistas y usuarios comerciales para mejorar la BI. Por lo tanto, se utiliza con fines analíticos y de informes comerciales, lo que ayuda a mantener registros anteriores y analizar datos para optimizar las operaciones comerciales.

Un almacén de datos a menudo se confunde con una base de datos. Sin embargo, hay una gran diferencia entre los dos.

Mientras que una base de datos es simplemente una técnica convencional para almacenar datos, un almacén de datos está especialmente diseñado para el análisis de datos. Mantiene todo en una sola ubicación desde numerosos bancos de datos externos.

 

técnicos Almacenamiento de Datos Base de datos
Propósito Almacenar datos históricos de forma organizada para facilitar el análisis y la elaboración de informes de datos. Para manejar grandes cantidades de consultas para almacenar datos en tiempo real.
Método de procesamiento OLAP OLTP
<b></b><b></b> Almacena datos de múltiples fuentes. Por lo general, diseñado para una función comercial específica.
Estructura de tabla Las tablas están desnormalizadas. Las tablas están normalizadas, es decir, divididas en muchas.
Actualidad de los datos Depende de la frecuencia de carga de datos. Tiempo real. Los datos se actualizan constantemente.
Facilidad de análisis Más fácil de realizar análisis debido a los datos organizados. El análisis es complejo debido a una estructura normalizada.

 

¿Qué son OLAP y OLTP?

Procesamiento analítico en línea (OLAP) y Procesamiento de transacciones en línea (OLTP) Son dos conceptos distintos en el almacenamiento de datos. Cada uno tiene un propósito específico y posee características diferentes.

OLAP es un sistema que admite el análisis de datos multidimensionales a altas velocidades en volúmenes masivos de datos. Estos datos generalmente provienen de un almacén de datos, un data mart, o cualquier otro almacén de datos. OLAP ayuda a analizar y comprender datos históricos y es útil para realizar estas funciones:

  • Cálculos analíticos complejos
  • Previsión de ventas inteligencia empresarial (BI)
  • Data mining
  • Análisis financiero
  • Pronóstico de ventas
  • Presupuesto

OLTP, por otro lado, se utiliza para el procesamiento transaccional y, por lo general, implica consultas simples y actualizaciones de una gran cantidad de datos en tiempo real por parte de una gran cantidad de usuarios. Estas transacciones generalmente se realizan a través de Internet.

Admite el procesamiento de alta simultaneidad y está optimizado para operaciones rápidas de actualización y eliminación. OLTP es el proceso principal detrás de las transacciones en cajeros automáticos, las compras en tiendas y las reservas de hotel.

OLAP OLTP
Realiza análisis de datos complejos para una toma de decisiones inteligente Realiza grandes transacciones por múltiples usuarios en tiempo real
Diseñado para ser utilizado por científicos de datos y trabajadores del conocimiento Diseñado para trabajadores de primera línea, como cajeros bancarios, cajeros y funcionarios de recepción
La fuente de datos tiene múltiples esquemas para admitir consultas complejas de datos actuales e históricos Se basa en los sistemas tradicionales de administración de bases de datos para acomodar volúmenes masivos de datos en transacciones en tiempo real
Requiere cargas de trabajo de lectura intensiva e involucra grandes conjuntos de datos Las cargas de trabajo se basan en operaciones simples de lectura y escritura a través del lenguaje de consulta estructurado (SQL)

Historia de los almacenes de datos

El concepto de almacén de datos se remonta a principios de la década de 1980. Los primeros almacenes de datos dependían de una gran cantidad de redundancia. Se utilizaron principalmente para análisis de datos, inteligencia empresarial y sistemas de apoyo a la toma de decisiones (DSS).

Las empresas solían mantener varios entornos DSS que atendían a varios usuarios. Aunque estos sistemas DSS utilizan los mismos datos, los usuarios deben replicar el proceso de limpieza, recopilación e integración para cada entorno.

Desde sus inicios, el concepto de almacenes de datos ha evolucionado desde almacenes de información y se ha expandido hacia amplias infraestructuras de análisis que respaldan la gestión del rendimiento y el análisis operativo. Hoy en día, los procesos de almacenamiento de datos han progresado hacia Almacén de datos empresariales (EDW).

Tipos de almacenes de datos (DWH)

Por lo general, los sistemas empresariales utilizan tres tipos principales de almacenes de datos (DWH):

  1. Almacén de datos empresariales (EDW): Como almacén de datos centralizado, EDW proporciona un enfoque holístico para organizar y presentar datos.
  2. Almacén de datos operativos (ODS): Un almacén de datos operativos (ODS) es un tipo de almacén de datos adecuado cuando ni el OLTP ni el DWH pueden admitir los requisitos de generación de informes de una empresa.
  3. Mercado de datos: Un data mart está diseñado para datos departamentales, como ventas, finanzas y cadena de suministro.

Arquitecturas de almacenamiento de datos

Un almacén de datos se basa en una arquitectura de tres niveles que incluye:

  • Nivel inferior (capa de almacenamiento): Esta capa comprende los medios de almacenamiento, el metarrepositorio, los data marts y el servidor de la base de datos.
  • Nivel medio (capa de cómputo): El nivel intermedio es el sistema de procesamiento analítico en línea (OLAP). Procesa consultas complejas y presenta los resultados de forma adecuada para el análisis de datos y la inteligencia empresarial.
  • Nivel superior (capa de servicios): Esta capa representa el front-end del usuario con un tablero visual para habilitar el análisis y la generación de informes.

Esquemas en un almacén de datos

Un esquema en un almacén de datos define múltiples formas de organizar el sistema con entidades de bases de datos como tablas de dimensiones, tablas de hechos y su asociación lógica. Hay tres tipos principales de esquemas en un almacén de datos.

Esquema de estrella

A esquema de estrella Organiza los datos en una tabla de hechos central y un conjunto de tablas de dimensiones. Se utiliza para desnormalizar los datos y agregar columnas redundantes a las tablas de dimensiones para consultas de datos más rápidas.

La tabla de hechos contiene las medidas o métricas de los datos, mientras que las tablas de dimensiones proporcionan el contexto de los datos, como la hora, la ubicación o los detalles del producto. Un esquema en estrella se adapta bien a los modelos OLAP para un mejor rendimiento de las consultas en comparación con los datos normalizados.

Copo de nieve

Un esquema de copo de nieve es una variación del esquema de estrella, donde la tabla de hechos está conectada con múltiples tablas de dimensiones normalizadas. Esto significa que están divididos en varias tablas secundarias. En comparación con el esquema en estrella, el copo de nieve se beneficia de una redundancia de datos limitada, lo que ayuda a mejorar integridad de los datos pero a costa de un menor rendimiento de las consultas.

Constelación de hechos

La constelación de hechos involucra múltiples tablas de hechos que comparten las mismas tablas de dimensiones. La dimensión compartida en este esquema se llama dimensiones conformadas. Una constelación de hechos es un híbrido del esquema de estrella y copo de nieve. Utiliza tablas de dimensiones tanto normalizadas como desnormalizadas.

El esquema de constelación de hechos también se denomina esquema de galaxias, ya que la disposición de las dimensiones y las tablas de hechos se asemeja a un cúmulo de estrellas en una galaxia.

Casos de uso de almacenamiento de datos

Un almacén de datos tiene numerosas aplicaciones en el mundo empresarial para facilitar las decisiones empresariales. Veamos algunos ejemplos de cómo se utilizan en diversas industrias.

En el comercio minorista

Para el industria minorista, un buen ejemplo sería un data mart minorista que incorpora información de clientes de cajas registradoras, listas de correo, sitios web y tarjetas de comentarios.

En salud

In cuidado de la salud, estos almacenes de datos centrales se utilizan para registrar información de pacientes de diferentes unidades de la unidad médica. Esto incluiría información personal del paciente, transacciones financieras con el hospital y datos del seguro. Un almacén de datos consolida y conecta todos estos datos a través del esquema de la base de datos.

En construcción

De manera similar, las empresas de construcción requieren datos sobre cada compra realizada durante el cronograma de construcción. Esta compra debe atribuirse a una fuente para tomar decisiones financieras. Lo mismo ocurre con los salarios de los empleados por contrato.

Los responsables de la toma de decisiones clave pueden utilizar los datos registrados en un almacén de datos para la inteligencia comercial para estimar el gasto total de la empresa en un solo sitio de construcción.

En finanzas

Los bancos, las empresas de seguros, las empresas comerciales y otras relacionadas con el sector financiero necesitan datos precisos en todo momento. La validación de datos adecuada en las bases de datos y la conexión adecuada con otras tablas en la base de datos permite la posibilidad de lograr esto.

Estos son solo ejemplos de cómo los almacenes de datos se usan ampliamente en diferentes industrias y para varios propósitos. Dado que son solo un almacén organizado de datos sin procesar, pueden servir para muchos propósitos para el usuario final.

Beneficios para las organizaciones

Ahora que sabemos cómo funcionan los almacenes de datos, veamos los beneficios de los almacenes de datos y cómo pueden ayudar a su negocio a crecer y escalar. Ya sea que sea dueño de una agencia de marketing digital o tenga una configuración tradicional de ladrillo y mortero, el almacenamiento de datos puede generar varios beneficios para su negocio.

A continuación, se muestran 7 beneficios clave del almacenamiento de datos para su empresa:

1. Ahorra tiempo

En el mundo moderno y vertiginoso de la competencia feroz, su capacidad como empresa para tomar decisiones refinadas rápidamente es esencial para superar a sus oponentes.

Un DWH le brinda acceso a todos los datos requeridos en minutos, para que usted y sus empleados no tengan que temer una fecha límite que se aproxima. Solo necesita implementar su modelo de datos para adquirir datos en segundos. La mayoría de las soluciones de almacenamiento le permiten hacerlo sin utilizar una consulta compleja o aprendizaje automático.

Con el almacenamiento de datos, su empresa no tendrá que depender de la disponibilidad 24 / 7 de un experto técnico para solucionar los problemas asociados con la recuperación de información. De esta manera, puede ahorrar mucho tiempo.

2. Mejora la calidad de los datos

Mantener los calidad de los datos ayuda a garantizar que las políticas de su empresa se basen en información precisa sobre sus esfuerzos corporativos.

solicite transformar datos de múltiples fuentes en un acuerdo compartido mediante la comprensión del almacenamiento de datos. En consecuencia, podrá garantizar la confiabilidad y calidad de sus datos corporativos. De esta manera, puede identificar y eliminar errores replicados, mal registrados y cualquier otro error.

Mejore la calidad de los datos en un almacén de datos

Foto tomada de intellipaat.com/blog/tutorial/data-warehouse-tutorial/data-warehouse-quality-management/

Implementando un gestión de la calidad de los datos programar y mejorar la integridad de los datos puede resultar costoso y laborioso para su empresa. Puede utilizar fácilmente un almacén de datos para eliminar muchas de estas molestias mientras ahorra dinero y aumenta la eficiencia general de su organización.

Después de todo, la mala calidad de los datos es una carga para su negocio y puede disminuir la eficiencia general de sus planes.

3. Mejora la inteligencia empresarial

Puede utilizar un almacén de datos para recopilar, asimilar y obtener datos de cualquier fuente y configurar un proceso para aprovechar el análisis empresarial. Como resultado, su BI mejorará a pasos agigantados, debido a la capacidad de integrar sin esfuerzo datos de distintas fuentes.

Seamos realistas: la verificación cruzada de numerosos bancos de datos puede ser un desafío y, a veces, un inconveniente. Pero, con un almacén de datos, todos en su equipo pueden tener una comprensión integrada de toda la información relevante a tiempo.

Diferentes capas en una definición de almacén de datos del sistema Business Intelligence

Foto tomada de www.cleveroad.com/blog/bi-developer-roles-and-responsibility

Un EDW permite a sus equipos de ventas y marketing rastrear e identificar cuáles de sus objetivos son dinámicos y tienen cuentas en sitios web de redes sociales. Por lo tanto, si está ejecutando una promoción dirigida a mujeres de veintitantos años que trabajan en la industria de la belleza, su equipo puede obtener perfiles de su público objetivo utilizando su lago de datos en segundos. Ni siquiera tendrán que cotejar hojas de trabajo y bancos de datos.

4. Conduce a la consistencia de los datos

Otro beneficio importante de usar almacenes de datos centrales es la uniformidad de los grandes datos. Su empresa puede beneficiarse del almacenamiento de datos o del mercado de datos en un arreglo similar. Dado que el almacenamiento de datos almacena grandes cantidades de datos de diversas fuentes, como un sistema transaccional, de manera consistente, cada fuente generará resultados sincronizados con otras fuentes.

Esto garantiza una mejor calidad y consistencia de los datos. En consecuencia, usted y su equipo pueden estar seguros de que sus datos son correctos, lo que se traducirá en decisiones corporativas más conscientes.

5. Mejora el retorno de la inversión (ROI)

Según un informe de International Data Corporation (IDC), el uso de un almacén de datos genera un promedio de 5-año ROI de 112 por ciento con un periodo de amortización promedio de 1.6 años.

Le permite aumentar su ROI general al aprovechar el valor y la información implantada en numerosos bancos de datos. A medida que utiliza cada vez más la información consolidada y organizada dentro del almacén central, obtiene más de su inversión.

Por lo tanto, puede dilucidar, enumerar y validar la eficiencia de sus iniciativas para una administración superior en términos de un ROI mejorado.

6. Almacena datos históricos

El almacenamiento de grandes volúmenes de datos históricos de bases de datos dentro de un almacén de datos permite una fácil investigación de diferentes fases temporales y tendencias, lo que puede tener un gran impacto para su empresa. Por lo tanto, puede tomar decisiones corporativas superiores con respecto a sus estrategias comerciales con los datos correctos y en tiempo real.

Además, predecir los resultados de sus procesos comerciales es un aspecto importante de ser una persona de negocios ingeniosa. Pronosticar el futuro sin una comprensión tangible de sus logros y decepciones históricas puede ser un desafío.

Por ejemplo, supongamos que posee una marca de moda. Planea lanzar una campaña promocional para su nueva línea de ropa. La configuración de un repositorio central le permite acceder y analizar datos históricos de sus campañas anteriores para identificar qué enfoque funcionó mejor y cómo podría emularlo en las próximas promociones.

No puede esperar almacenar y analizar datos pasados ​​tan completos en ningún banco de datos convencional. Por lo tanto, usar EDW le brinda una ventaja en sus procedimientos comerciales.

7. Aumenta la seguridad de los datos

¿Sabía que las complicaciones relacionadas con los datos le cuestan a una gran cantidad de empresas más que un enorme cinco millones de dolares ¿todos los años?

Pero, con el almacenamiento de datos, puede ahorrarse la molestia de la seguridad de datos adicional.

Como empresa que trata con la información de los clientes con regularidad, su primera y más importante prioridad es proteger la información de sus consumidores actuales y potenciales. Por lo tanto, para evadir todas las molestias futuras, toma todas las medidas necesarias para escapar de las filtraciones de datos. Con una solución de almacenamiento, puede mantener todas sus fuentes de datos consolidadas y protegidas. Esto disminuirá significativamente la amenaza de una violación de datos.

Un almacén de datos permite mejorar la seguridad al ofrecer características de seguridad de vanguardia erigidas en su configuración. La información del consumidor es un recurso valioso para cualquier empresa. Pero una vez que la seguridad se convierte en un problema, esta información se convierte en su principal carga.

Estas son solo algunas de las ventajas que ofrece el almacenamiento de datos para su empresa. Proporciona inteligencia comercial mejorada, soporte de decisiones sólido, prácticas comerciales superiores y procesamiento analítico efectivo.

Cómo Astera ¿El generador de almacenamiento de datos puede ayudar?

Un EDW puede parecer una gran inversión hoy en día. Sin embargo, puede ayudarlo a obtener los máximos beneficios en el futuro.

Si está buscando una manera más fácil de implementar un almacén de datos, entonces AsteraData Warehouse Builder de puede ayudar a automatizar fácilmente la creación de un almacén de datos empresarial. Acelera:

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