Los 4 pasos esenciales para diseñar un enterprise data warehouse

Un data warehouse mal diseñado puede provocar que las empresas basen su conocimiento en datos incorrectos, afectando al análisis de rendimiento del negocio y promoviendo la toma de malas decisiones empresariales. Hablamos de los 4 pasos esenciales a llevar a cabo para diseñar un data warehouse empresarial eficaz.

Como ya hemos mencionado anteriormente en este blog, un data warehouse es un tipo de sistema de gestión de datos ideal para almacenar datos históricos. A diferencia de otras bases de datos, un data warehouse está específicamente diseñado para promover los el data analytics y satisfacer las necesidades de business intelligence de las empresas.  

• Descubre las principales diferencias entre un data warehouse y otras bases de datos 

Un data warehouse utiliza el procesamiento analítico en línea (OLAP) para la consulta de datos procedentes de diferentes fuentes con el objetivo de obtener información de valor para el negocio. Así, la arquitectura del data warehouse permite la integración de datos de ventas, marketing, servicio al cliente, archivos de registro, transacciones, etc. Esta visión 360º de la actividad empresarial permite a las empresas tomar data-driven decisions, identificar áreas de mejora y optimizar su rendimiento.

Por todo esto, cada vez más organizaciones apuestan por almacenar sus datos en un data warehuse. De hecho, se calcula que en 2025 el mercado mundial de data warehouse tendrá un valor de 30.000 millones de dólares.

Sin embargo, un data warehouse mal diseñado puede acarrear consecuencias empresariales desastrosas, contribuyendo a que los altos cargos tomen las decisiones equivocadas y afectando al crecimiento del negocio. Un data warehouse bien diseñado, en cambio, ayuda a las compañías a tomar decisiones lógicas basadas en queries precisas, a realizar predicciones sólidas y a identificar tendencias sobre el mercado y el rendimiento de su negocio.

Enterprise data warehouse en la nube

En los últimos tiempos la nube se ha convertido en el entorno preferente del data warehouse, debido a sus múltiples ventajas respecto a repositorios de datos físicos. El data warehouse en la nube facilita la integración de los datos con otras plataformas y softwares, supone mayores niveles de velocidad y escalabilidad y requiere de inversiones menores, entre otras cosas. 

Las organizaciones pueden almacenar sus data warehouse en nubes públicas o privadas.

Una nube pública es un sistema de almacenamiento virtualizado proporcionado por un proveedor externo. En su centro de datos se almacenan los datos de muchos clientes —multi-tenancy—, sin influencia mutua entre ellos. El uso óptimo y centralizado del data warehouse logra la eficiencia de los costes.

Por otro lado, una nube privada es un almacenamiento virtualizado propio de la empresa. Cuenta con un centro de datos dedicado (CPD), en cuya infraestructura virtualizada se almacenan los datos y se ejecutan las aplicaciones empresariales. En este caso, el papel de proveedor de servicios en la nube lo suele desempeñar el servicio de IT de la empresa.

Los servidores de la nube privada o pública no funcionan como sistemas independientes dentro de un almacenamiento estructural, sino como un único grupo de servidores. Para ello, el espacio en disco junto con otros componentes del servidor (por ejemplo, el procesador o la memoria RAM) se virtualiza mediante hipervisores. Al mismo tiempo, surge un cierto nivel de abstracción con el hardware real y las funciones de almacenamiento virtual (Virtual Storage), en el que se ejecuta el monitor de la máquina virtual VMM (Virtual Machine Monitor), que también se llama hipervisor.

Los 4 pasos esenciales para diseñar un enterprise data warehouse

1. Establecer las necesidades de negocio

Cualquier proyecto de diseño de un data warehouse —sin importar el tamaño y la complejidad del proceso— fracasará si nos saltamos un paso o cometemos un error en la fase de descubrimiento del diseño. 

La fase de descubrimiento consiste en analizar los requisitos y necesidades empresariales teniendo en cuenta las principales tareas que mantienen el buen funcionamiento del negocio. Al fin y al cabo, el objetivo de un data warehouse es facilitar a los analistas de datos y a los encargados de tomar decisiones la identificación de problemas y proporcionales la información necesaria para resolverlos. 

En este sentido, las tres primeras fases de diseño de un data warehouse —descubrimiento, diseño y desarrollo— requieren del trabajo colaborativo entre los encargados de tomar decisiones y los perfiles técnicos que desarrollaran el data warehouse. 

Un data warehouse cumple un papel funcional crucial que compromete a toda la empresa. En este sentido, es sumamente importante asegurarse de que todos los departamentos participan en la definición y establecimiento de los objetivos empresariales que debe cumplir el data warehouse. 

El proceso suele estar controlado por un gestor de proyectos, que, como especialista independiente, supervisa la ejecución del proyecto dentro del presupuesto asignado y corrige el trabajo, teniendo en cuenta las tareas asignadas. El gestor del proyecto es responsable del proceso y de los parámetros para la ejecución satisfactoria del diseño y, por lo tanto, debe recoger información y tener en cuenta las necesidades de todas las partes implicadas de la empresa. 

Algunas de las preguntas que no podemos obviar en esta fase del proceso son: 

• ¿Cuál es la finalidad y los objetivos empresariales que queremos cumplir a través del data warehouse?
• ¿Qué información debemos priorizar?
• ¿Qué fuentes de datos debemos integrar al data warehouse?
• ¿Disponemos de un sistema de reserva en caso de que el data warehouse falle?

2. Configuración del entorno físico 

Un data warehouse requiere de tres entornos físicos distintos: el de desarrollo, el de pruebas y el de producción. A la hora de diseñar el entorno físico, es fundamental asegurarnos de que cada entorno cuenta con un servidor propio por las siguientes razones: 

• El área de producción suele tener mucha carga de trabajo. Así,  una gestión de la carga de trabajo eficiente ayudará a evitar que los empleados se sobrecarguen de trabajo.
• Necesitamos un lugar para probar el data warehouse antes de que pase a producción.
• Las pruebas o test pueden provocar la caída de los servidores y debemos evitar que la sección de producción se caiga.

3. Front-end y optimización de queries

Los pasos vistos hasta ahora se engloban dentro del conjunto de operaciones back-end. Una vez el entorno del data warehouse ya ha sido diseñado, podemos proceder a la realización de las opreaciones front-end para que los usuarios pueden acceder a los datos del data warehouse con facilidad. 

Algunas empresas medianas recurren a kits de BI establecidos, pero otras empresas pueden necesitar su propia herramienta de business intelligence. En este sentido, es recomendable seleccionar columnas específicas de datos en lugar de optar por una hoja de cálculo completa, así como tener en cuenta las limitaciones de nuestro proveedor de OLAP.

4. Puesta en marcha 

Tras resolver las operaciones back-end y front-end del diseño del data warehouse, podemos ponerlo en marcha y empezar a formar a los usuarios.

La formación del equipo que utilizará el data warehouse es fundamental para garantizar su buen funcionamiento y el cumplimiento de los objetivos de negocio para los cuales ha sido diseñado. Asimismo, es crucial supervisar el funcionamiento del data warehouse e identificar cualquier problema durante las primeras fases de puesta en marcha. 

Tras su correcta implementación, la gestión diaria es esencial y, sin embargo, a menudo se pasa por alto en la planificación y el despliegue. No sólo hay que asegurarse de que se realiza un mantenimiento regular (diario, semanal, etc.) del software, sino que también es necesario supervisar el rendimiento, el funcionamiento y el crecimiento de todos los sistemas.

Un data warehouse está en constante desarrollo y crece a medida que se amplían el número de usuarios y de datos, se encuentran nuevos usos para los datos acumulados o se plantean nuevos requisitos de negocio. En este sentido, el project manager del proyecto debe asegurarse de que todos los sistemas están totalmente preparados, prevenir actualizaciones y anticipar soluciones en caso de fallo operativo.

Por otro lado, es importante garantizar la realización de copias de seguridad de datos periódicas. De hecho, las copias de seguridad deben realizarse según un calendario estricto, y todas las copias de seguridad deben verificarse mediante la restauración secuencial de la base de datos en los entornos de prueba, desarrollo y elaboración de informes.

Por último, hay que tener en cuenta que cada data warehouse es diferente y que su diseño debe adaptarse a las necesidades empresariales de cada negocio. Además, el proceso de adaptación y puesta en marcha también variará según las particularidades del entorno empresarial en el que se desarrolla el data warehouse. 

¿Necesitas ayuda con la implementación de un data warehouse en tu empresa?