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

5 de enero de 2024.

En el entorno empresarial actual, una organización debe disponer de informes y análisis fiables de grandes cantidades de datos. Las empresas necesitan que sus datos se recopilen 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 para facilitar la generación de informes y análisis. Este aumento de datos, a su vez, aumenta el uso de almacenes de datos para gestionar datos comerciales.

Para comprender la importancia del almacenamiento de datos, visite los conceptos importantes de almacenamiento de datos.

¿Qué es el almacenamiento de datos?

El almacenamiento de datos es el proceso de recopilar, organizar y administrar datos de fuentes de datos dispares para proporcionar perspectivas y pronósticos comerciales significativos a los respectivos usuarios.

Los datos almacenados en el DWH difieren de los datos que se encuentran en el entorno operativo. Está organizado de modo que los datos relevantes se agrupan para facilitar las operaciones diarias, el análisis de datos y la generación de informes. Esto ayuda a determinar las tendencias a lo largo del tiempo y permite a los usuarios crear planes basados ​​en esa información. Por lo tanto, se refuerza la importancia del uso del almacén de datos para los responsables de la toma de decisiones empresariales.

¿Qué es el almacenamiento de datos? Arquitectura de almacenamiento de datos

Arquitectura de almacenamiento de datos

Enfoques de la combinación de bases de datos heterogéneas

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

  • Basado en consultas: Un enfoque basado en consultas en el almacenamiento de datos es tradicional para crear integradores y contenedores sobre diferentes bases de datos.
  • Impulsado por actualizaciones: Un enfoque basado en actualizaciones para integrar datos es una alternativa al enfoque basado en consultas y se usa con más frecuencia en la actualidad. En este enfoque, los datos de diversas fuentes se combinan o integran de antemano y se almacenan en un almacén de datos. Posteriormente, los empleados pueden acceder a estos datos para realizar consultas y análisis de datos.

Arquitectura de almacenamiento de datos

A arquitectura del almacén de datos utiliza modelos dimensionales para identificar la mejor técnica para extraer y traducir información a partir de datos sin procesar. Sin embargo, se deben considerar tres tipos principales de arquitectura al diseñar un almacén de datos en tiempo real a nivel empresarial.

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

Alistando las características

Las características clave de un almacén de datos incluyen lo siguiente:

  • Orientado al sujeto: Proporciona información dirigida a un tema específico en lugar de las operaciones en curso de la organización. Los ejemplos de temas incluyen información de productos, datos de ventas, detalles de clientes y proveedores, etc.
  • Integrado: Se desarrolla combinando datos de múltiples fuentes, como archivos planos y bases de datos relacionales.
  • Variante de tiempo: Los datos en un DWH brindan información de un punto histórico específico en el tiempo. Por lo tanto, los datos se clasifican dentro de un marco de tiempo particular.
  • No volátil: No volátil se refiere a datos históricos que no se omiten cuando se agregan datos más nuevos. Un DWH está separado de una base de datos operativa. Esto significa que los cambios regulares en la base de datos operativa no se ven en el almacén de datos.

El papel de las canalizaciones de datos en EDW

Se hace un gran esfuerzo desbloqueando el verdadero poder de su almacén de datos. Puede crear sistemas fiables, flexibles y de baja latencia Tuberías ETL utilizando un sistema basado en metadatos ETL enfoque.

Un almacén de datos se llena usando canalizaciones de datos. Transportan datos sin procesar de fuentes dispares a un almacén de datos centralizado para informes y análisis. En el camino, los datos se transforman y optimizan.

Sin embargo, el aumento del volumen, la velocidad y la variedad ha hecho que el enfoque tradicional para construir canalizaciones de datos —Que incluye codificación y reconfiguración manual - ineficaz y obsoleto.

Automatización es fundamental para crear canales de datos eficientes que coincidan con la agilidad y velocidad de sus procesos comerciales.

Automatización de la canalización de datos

Puede transportar datos sin problemas desde el origen hasta la visualización mediante la automatización del canal de datos. Es un enfoque moderno para poblar almacenes de datos y requiere diseñar flujos de datos funcionales y eficientes.

Como todos sabemos, la puntualidad es uno de los elementos cruciales de la inteligencia comercial de alta calidad. Las canalizaciones de datos automatizadas lo ayudan a que los datos estén disponibles en el almacén de datos rápidamente.

Puede eliminar datos obsoletos, triviales o duplicados aprovechando el poder de las canalizaciones de datos automatizadas y escalables. Esto maximiza la accesibilidad y la consistencia de los datos para garantizar análisis de alta calidad.

Con un proceso ETL basado en metadatos, puede integrar sin problemas nuevas fuentes en su arquitectura y admitir ciclos iterativos para acelerar sus informes y análisis de BI.

Además, puede seguir el ELT acercarse. En ELT, puede cargar los datos directamente en el almacén para aprovechar la capacidad informática del sistema de destino para llevar a cabo transformaciones de datos eficientemente.

Optimización de canalizaciones de datos

Una empresa debe centrarse en crear canalizaciones de datos automatizadas que puedan adaptarse dinámicamente a las circunstancias cambiantes, por ejemplo, agregar y eliminar fuentes de datos o cambiar transformaciones.

Por supuesto, mover bases de datos enteras cuando necesita datos para informes o análisis puede ser muy ineficiente.

La mejor práctica es cargar datos de forma incremental utilizando cambiar la captura de datos para llenar su almacén de datos. Ayuda a eliminar la redundancia y garantiza la máxima precisión de los datos.

Otras capacidades esenciales necesarias para crear canalizaciones de datos automatizadas son la carga incremental, la supervisión de trabajos y la programación de trabajos.

  • La carga incremental garantiza que no tenga que copiar todos los datos en su almacén de datos cada vez que cambie la tabla de origen. Esto garantiza que su almacén de datos sea siempre preciso y esté actualizado.
  • El monitoreo de trabajos lo ayuda a comprender cualquier problema con su sistema actual y le permite optimizar el proceso.
  • La programación de trabajos permite a los usuarios procesar datos diariamente, semanalmente, mensualmente o solo cuando los datos cumplen condiciones o activadores específicos.

La organización y automatización de sus canales de datos puede eliminar el trabajo manual, introducir reproducibilidad y maximizar la eficiencia.

Ejemplos de almacenamiento de datos en diversas industrias

Los grandes datos se han vuelto vitales para almacenamiento de datos e inteligencia de negocios en varias industrias. Revisemos algunos ejemplos de almacenamiento de datos en varios sectores.

Sector de inversiones y seguros

Las empresas utilizan principalmente un almacén de datos para analizar las tendencias de los clientes y del mercado y otros patrones de datos en estos sectores. Forex y los mercados de valores son dos subsectores principales. Aquí, los almacenes de datos juegan un papel crucial porque una diferencia de un solo punto puede generar pérdidas masivas en todos los ámbitos. Los DWH generalmente se comparten en estos sectores y se enfocan en la transmisión de datos en tiempo real.

Cadenas minoristas

Las cadenas minoristas utilizan DWH para la distribución y la comercialización. Los usos comunes son el seguimiento de artículos, el examen de políticas de precios, el seguimiento de ofertas promocionales y el análisis de las tendencias de compra de los clientes. Las cadenas minoristas suelen incorporar sistemas EDW para las necesidades de previsión e inteligencia empresarial.

Healthcare

Las empresas de atención médica usan un DWH para pronosticar los resultados de los pacientes. También lo utilizan para generar informes de tratamiento y compartir datos con proveedores de seguros, laboratorios de investigación y otras unidades médicas. Los EDW 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 almacenes de datos

Hay tres tipos principales de almacenes de datos. Cada uno tiene su papel específico en datos de gestión operaciones.

¿Qué es el almacenamiento de datos y su implementación?

1- Almacén de datos empresariales

Un almacén de datos empresariales (EDW) es una base de datos central o principal para facilitar las decisiones en toda la empresa. Los beneficios clave de tener un EDW incluyen lo siguiente:

  • Acceso a información interorganizacional.
  • La capacidad de ejecutar consultas complejas.
  • 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 DWH se actualiza en tiempo real. Por lo tanto, las organizaciones suelen utilizarlo para actividades empresariales de rutina, como el almacenamiento de registros de empleados. Los procesos comerciales también usan ODS para proporcionar datos al EDW.

3- Mercado de datos

Es un subconjunto de un DWH que admite un departamento, una región o una unidad comercial en particular. Considere esto: tiene varios departamentos, incluidos ventas, marketing, desarrollo de productos, etc. Cada departamento tendrá un depósito central donde almacenará datos. Este repositorio es un data mart.

El EDW almacena los datos del centro de datos en el ODS diariamente/semanalmente (o según esté configurado). El ODS actúa como zona de preparación para integración de datos. Luego envía los datos al EDW para almacenarlos con fines de BI.

¿Por qué las empresas necesitan almacenamiento de datos e inteligencia empresarial?

Muchos usuarios comerciales se preguntan por qué el almacenamiento de datos es esencial. La forma más sencilla de explicar esto es a través de los diversos beneficios para los usuarios finales. Éstos 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 diferentes sistemas. Por ejemplo, una organización puede tener un sistema que maneje 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 integrados en absoluto. Esto hace que sea difícil responder preguntas sencillas a pesar de que la información está disponible en “algún lugar” dentro del sistemas de datos dispares.

Las empresas pueden usar herramientas DWH para resolver estos problemas mediante la creación de una base de datos única de datos homogéneos. Las herramientas de software para extracción y transformar los datos en un formato homogéneo para cargarlos en el DWH también son componentes vitales de un sistema de almacenamiento de datos.

Herramienta de automatización de almacenamiento de datos empresariales de Astera Software

Astera Generador de almacenamiento de datos acelera el desarrollo de un almacén de datos desde cero. Admite numerosas integraciones, automatiza el modelado de datos y ofrece un DWH de alto rendimiento a través de una plataforma unificada e intuitiva.

ADWB es un programa basado en metadatos herramienta de automatización de almacenamiento de datos con un modelador de datos enriquecido e incluye todas las funciones clave de un almacén de datos mencionadas anteriormente. La funcionalidad de ingeniería inversa permite a los usuarios crear bases de datos con unos pocos clics sin escribir códigos. Del mismo modo, los usuarios pueden desarrollar rápidamente esquemas desde cero con la sencilla opción de arrastrar y soltar. Las siguientes imágenes muestran brevemente cómo funciona el ADWB.

Herramienta de almacenamiento de datos DWB

Característica de ingeniería inversa en Astera DWB

Poblando la tabla de dimensiones en ADWB

Flujo de datos para completar la tabla de dimensiones en ADWB

Ingeniería avanzada en ADWB

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

Aprenda más sobre cómo construir su almacén de datos desde cero con Astera Generador de almacenamiento de datos, una solución de alto rendimiento que facilita todas sus necesidades comerciales.

Si desea analizar su caso de uso o ver una demostración en vivo del producto, háganos saber, y nuestros expertos se comunicarán con usted.

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