La cantidad ingente de datos e información que genera y consume hoy en día una empresa puede convertirse en una pesadilla organizativa y logística. Almacenar datos, integrarlos y protegerlos, de modo que se pueda acceder a ellos de manera fluida, rápida y remota, es uno de los pilares fundamentales para la gestión exitosa de cualquier compañía, tanto por motivos productivos como a la hora de poder gestionar y dar una respuesta eficaz a sus clientes.
Una buena gestión del big data es clave para competir en un mercado globalizado. Con trabajadores, proveedores y clientes repartidos físicamente por diferentes ciudades y países, cuanto mejor se manejen los datos en una organización, mayor será su capacidad de reacción a la demanda del mercado y a sus competidores.
Las bases de datos son hoy en día un pilar indispensable para gestionar toda la información que maneja una organización que quiere ser competitiva. No obstante, llegado cierto punto de desarrollo en una empresa, cuando el crecimiento es sostenido y el objetivo es la expansión, la duda a la que se enfrentan muchos cargos directivos y administradores de sistemas es si deben seguir utilizando un sistema de bases de datos, o si se deben plantear dar el salto a un data warehouse. ¿Cuándo es el momento adecuado para dar el paso de un sistema de almacenaje de datos a otro?
A medida que en una empresa se empiezan a acumular terabytes de big data procedentes de múltiples fuentes y el crecimiento obliga a realizar múltiples tareas y análisis con esta información, tener diferentes bases de datos desperdigadas puede convertirse en un gran lastre competitivo. El hecho de tener que hacer consultas sobre cada base de datos de manera independiente, sin poder hacer análisis cruzados de manera fluida, es ineficiente, inseguro, lento y costoso.
Cuando el almacenamiento integrado de todos los datos es una necesidad acuciante para el desarrollo y expansión de una empresa, la solución recomendada por los principales analistas de sistemas pasa por implementar un data warehouse.
Un data warehouse (también conocido como DWH) es una base de datos diseñada para almacenar, filtrar, extraer y analizar grandes colecciones de datos (de proveedores, clientes, marketing, administración, recursos humanos, bancos, etc.). La particularidad de estos sistemas es que están específicamente desarrollados para trabajar con big data, permitiendo visualizar y analizar de manera cruzada la información de forma simultánea, sin tener que mezclar y consolidar resultados procedentes de distintas fuentes de datos.
Un data warehouse está diseñado para separar los procesos de análisis y consulta de big data (más enfocados en la lectura de datos) de los procesos transaccionales (centrados en la escritura). Este planteamiento permite por lo tanto a una empresa multiplicar su poder de análisis sin impactar en sus sistemas transaccionales y las necesidades de la gestión del día a día.
Los data warehouse son una herramienta muy recomendable cuando se quiere garantizar que usuarios inexpertos en el manejo de sistemas y bases de datos puedan poner en riesgo la información de una empresa. Dada la arquitectura a tres niveles empleada en estas soluciones, los usuarios finales de los DWH pueden hacer consultas sobre sus almacenes de datos sin tocar o afectar en modo alguno la operación del sistema.
En síntesis, la arquitectura de un data warehouse se base en tres niveles:
Si hubiera que resumir los beneficios de un data warehouse, se podría decir que es una herramienta indispensable para cualquier empresa moderna y con ambición, ya que permite a los responsables de la toma de decisiones acceder a datos rápidamente mediante herramientas de inteligencia empresarial (business intelligence), clientes SQL y otras aplicaciones analíticas. Además, se caracterizan por:
Base de Datos | Data Warehouse |
Diseñada para almacenar datos de un número muy limitado de fuentes. | Diseñado para almacenar datos de un número ilimitado de fuentes. |
Eficaz para el procesamiento de operaciones transaccionales. | Eficaz para analizar y agregar grandes volúmenes de datos. |
Su capacidad de análisis e integración de datos es limitada. | Permite visualizar datos y extraer informes a partir de datos complejos de manera rápida. |
Implementación rápida y menos costosa. | Implementación inicial más costosa y laboriosa. |
Idónea para ver el estado actual de una compañía. |
Herramienta idónea para estudiar la evolución de una compañía y hacer proyecciones a medio y largo plazo. |
Los data warehouse se pueden instalar en un servidor corporativo o en un almacén en la nube. Esta última fórmula comienza a ser cada vez más común, ya que permite a las empresas afrontar de una manera más práctica y escalable la creciente necesidad de acceder a más y más datos.
Entre las ventajas de tener un data warehouse en la nube destacan:
A su vez, instalar un data warehouse en un servidor local corporativo tiene también sus ventajas: