¿Qué es el almacenamiento de datos? Conceptos, características y ejemplos

By |2021-01-25T00:22:20+00:0025 de enero de 2021.|

En el entorno empresarial actual, es fundamental que una organización disponga de informes y análisis fiables de sus datos. Las empresas necesitan que sus datos se consoliden e integren para diferentes niveles de agregación, desde el servicio al cliente hasta la integración de socios y las decisiones comerciales ejecutivas de alto nivel. Aquí es donde entra en juego el almacenamiento de datos, ya que facilita los informes y el análisis.

En este blog, discutiremos diferentes conceptos de almacenamiento de datos. El blog comienza explicando qué es el almacenamiento de datos, el uso de los almacenes de datos en diferentes industrias, las características del almacenamiento de datos y los tipos de almacenes de datos. Por último, explicaremos una herramienta de almacenamiento de datos eficaz y fácil de usar.

Definición: ¿Qué es un almacén de datos?

La almacén de datose (DWH) se define como un repositorio de datos almacenados electrónicamente de una organización extraídos de los sistemas operativos y disponibles para consultas ad-hoc e informes programados. Mientras que el proceso de almacenamiento de datos simplemente implica construir y utilizar el almacenamiento de datos. Los datos almacenados en el almacén de datos son diferentes de los que se encuentran en el entorno operativo en que están organizados de tal manera que los datos relevantes se agrupan para facilitar la elaboración de informes para las operaciones y el análisis del día a día. Esto luego determina las tendencias a lo largo del tiempo y crea planes basados ​​en esa información.

 

Diferencia entre almacén de datos y base de datos: almacén de datos vs. Base de datos

A menudo, las personas confunden entre el almacén de datos y la base de datos, ya que ambos comparten algunas similitudes. La principal diferencia entre un almacén de datos y una base de datos se hace obvia cuando una empresa necesita realizar análisis en un conjunto de datos extenso. Sin embargo, un almacén de datos está equipado para manejar un gran conjunto de datos, pero una base de datos no.

Enfoques de la combinación de bases de datos heterogéneas

Para integrar diferentes bases de datos, existen dos enfoques populares:

  • Enfoque basado en consultas: Un enfoque basado en consultas es un enfoque tradicional que se utiliza para crear integradores y envoltorios sobre diferentes bases de datos diferentes o heterogéneas.
  • Enfoque impulsado por actualizaciones: Un enfoque basado en actualizaciones para integrar la base de datos es una alternativa al enfoque basado en consultas, y se usa con más frecuencia en la actualidad. En este enfoque, los datos de diferentes fuentes heterogéneas se combinan o integran de antemano y se almacenan en un almacén de datos. Posteriormente, se puede acceder a estos datos para su consulta y análisis.

Arquitectura de almacenamiento de datos

Una arquitectura de almacén de datos utiliza modelos dimensionales para identificar la mejor técnica para extraer información significativa de los datos sin procesar y traducirla en una estructura fácil de entender. Sin embargo, hay tres tipos principales de arquitectura de almacenamiento de datos que deben tenerse en cuenta al diseñar un almacén de datos a nivel empresarial.

  1. Arquitectura de un solo nivel
  2. Arquitectura de dos niveles
  3. Arquitectura de tres niveles

Explicación de las características del almacén de datos

Las principales características del almacén de datos son:

  • Orientado al tema: Un almacén de datos proporciona información dirigida a un tema específico en lugar de las operaciones en curso de toda la organización. Los ejemplos de temas incluyen información de productos, datos de ventas, detalles de clientes y proveedores, etc.
  • Integrado:  Un almacén de datos se desarrolla combinando datos de múltiples fuentes heterogéneas, como archivos planos y bases de datos relacionales, lo que en consecuencia mejora el análisis de datos.
  • Variante de tiempo:  Los datos en un almacén de datos brindan información de un cierto punto histórico en el tiempo, por lo tanto, la información en un almacén de datos se categoriza con un período de tiempo particular.
  • No volátil: No volátil se refiere a los datos anteriores que no se omiten cuando se le agregan datos más nuevos. Un almacén de datos está separado de una base de datos operativa, lo que significa que los cambios regulares en la base de datos operativa no se ven en el almacén de datos.

Ejemplos de almacenamiento de datos en diversas industrias

A continuación, se muestran algunos ejemplos de cómo se utiliza el almacenamiento de datos en todos los ámbitos. Veamos varias industrias que consideran que el almacenamiento de datos es una parte esencial de sus operaciones diarias.

  • Sector de inversiones y seguros

En el sector de inversiones y seguros, los almacenes de datos se utilizan principalmente para analizar las tendencias del mercado y de los clientes y otros patrones de datos. Forex y los mercados de valores son dos subsectores importantes en los que los almacenes de datos juegan un papel crucial porque una diferencia de un solo punto puede generar pérdidas masivas en todos los ámbitos. En estos sectores, los almacenes de datos generalmente se comparten y se centran en la transmisión de datos en tiempo real.

  • Cadenas minoristas

En el sector minorista, los almacenes de datos se utilizan principalmente para distribución y marketing para permitir el seguimiento de artículos, examinar las políticas de precios, realizar un seguimiento de las ofertas promocionales y analizar las tendencias de compra de los clientes. Las cadenas minoristas suelen incorporar un almacén de datos empresarial para satisfacer las necesidades de previsión e inteligencia empresarial.

  • Servicios Médicos

En el sector de la salud, se utiliza un almacén de datos para pronosticar resultados, generar informes de tratamiento, compartir datos con proveedores de seguros, laboratorios de investigación y otras unidades médicas. Los almacenes de datos empresariales son la columna vertebral de los sistemas de atención médica porque la información de tratamiento más reciente y actualizada es crucial para salvar vidas.

Tipos de almacén de datos

Hay tres tipos principales de almacenamiento de datos (DWH). Cada uno tiene su función específica en las operaciones de gestión de datos.

Concepto y tipos de almacén de datos (Fuente: Educba)

1- Almacén de datos empresariales

El almacén de datos empresarial (EDW) sirve como base de datos central o clave para facilitar la toma de decisiones en toda la empresa. Los principales beneficios de tener un EDW incluyen el acceso a información entre organizaciones, la capacidad de ejecutar consultas complejas y la habilitación de conocimientos enriquecidos y con visión de futuro para decisiones basadas en datos y evaluación temprana de riesgos.

2- ODS (almacén de datos operativos)

En ODS, el almacén de datos se actualiza en tiempo real. Por lo tanto, a menudo se usa para actividades empresariales de rutina, como almacenar registros de los empleados. Se utiliza como fuente para proporcionar datos al almacén de datos empresarial.

3- Data Mart

Es un subconjunto de un almacén de datos destinado a brindar soporte a un departamento, región o unidad comercial en particular. Considere esto: tiene varios departamentos, incluidos ventas, marketing, desarrollo de productos, etc. Cada departamento tendrá un depósito central donde almacena datos. Este repositorio se llama data mart. Los datos del data mart se almacenan en el ODS diariamente / semanalmente (o según se configure). El ODS actúa como un área de preparación para la integración de datos. Luego envía los datos a la EDW, donde se almacenan y se utilizan para fines de BI.

Ventajas: ¿Por qué las empresas necesitan almacenamiento de datos?

Muchos usuarios empresariales se preguntan por qué es importante el almacenamiento de datos. El almacenamiento de datos ofrece varios beneficios a los usuarios finales, que incluyen:

  • Acceso mejorado del usuario final a una amplia variedad de datos empresariales
  • Mayor consistencia de datos
  • Documentación adicional de los datos
  • Costos informáticos potencialmente más bajos y mayor productividad
  • Proporcionar un lugar para combinar datos relacionados de fuentes independientes
  • Creación de una infraestructura informática que pueda soportar cambios en los sistemas informáticos y las estructuras comerciales.
  • Empoderar a los usuarios finales para realizar consultas o informes ad-hoc sin afectar el rendimiento de los sistemas operativos

Herramientas y técnicas de almacenamiento de datos

La infraestructura de datos de la mayoría de las organizaciones es una colección de sistemas heterogéneos. Por ejemplo, una organización puede tener un sistema que maneja las relaciones con los clientes, los recursos humanos, las ventas, la producción, las finanzas, los socios, etc. Estos sistemas a menudo están mal integrados o no están del todo integrados y las preguntas simples pueden ser muy difíciles de responder, aunque la información está disponible "en algún lugar" dentro de los distintos sistemas de datos. El acceso de los usuarios finales a las herramientas de almacenamiento de datos puede resolver estos problemas mediante la creación de una única base de datos de datos homogéneos que se pueden recuperar y manipular fácilmente.

No hace falta decir que las herramientas de software utilizadas para extracción y transformadora Los datos en un formato homogéneo que se pueden cargar en el almacén de datos también son componentes clave de un sistema de almacenamiento de datos.

Herramienta de automatización de almacenamiento de datos empresariales de Astera Software

Astera El constructor de almacenes de datos acelera el proceso de desarrollo de un almacén de datos desde cero, ayuda a integrar datos de varios data marts y bases de datos, automatiza el modelado de la estructura del esquema y ofrece un almacén de datos de alto rendimiento a través de una plataforma unificada e intuitiva.

Astera Data Warehouse Builder también facilita la automatización del almacenamiento de datos. ADWB se basa en metadatos herramienta de automatización de almacenamiento de datos con un rico modelo de datosr. La funcionalidad de ingeniería inversa permite crear bases de datos en unos pocos clics, sin escribir ningún código. Similar,  los esquemas se pueden crear fácilmente desde cero con la opción de arrastrar y soltar fácil de usar. Las siguientes imágenes muestran brevemente cómo Astera el constructor del almacén de datos funciona.

Característica de ingeniería inversa en Astera DWB

 

Flujo de datos para completar la tabla de dimensiones en ADWB

 

Una vez que se crea el esquema y se completan los datos, el modelo de datos se puede enviar con la misma facilidad a la base de datos de la empresa.

Aprende más sobre cómo construir su almacén de datos desde cero con Astera Data Warehouse Builder, una solución de almacenamiento de datos de alto rendimiento.

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