¿Qué relación hay entre data warehouse y Business Intelligence (BI) y cómo puede mejorar la toma de decisiones de la empresa? | Data Warehouse con Bismart
La inteligencia empresarial o business intelligence y los data warehouse son dos de los elementos más importantes para el buen funcionamiento de las empresas modernas. Ambos contribuyen a la transformación digital de las empresas en cuanto a almacenaje, seguridad y aprovechamiento de los datos.
Hoy en día, el análisis de datos es un proceso clave de la actividad empresarial, tanto que resulta complicado imaginar una compañía de éxito que opere sin analizar datos.
No es nada nuevo, las organizaciones siempre han necesitado información sobre la que basar sus decisiones. Sin embargo, con la llegada del Big Data, la cantidad de información disponible se ha multiplicado hasta tal punto que la inteligencia empresarial o business intelligence es inconcebible sin una correcta gestión de los datos y la aplicación de procesos de data governance y data management.
En este punto se encuentran la business intelligence y los data warehouse. El data warehousing se refiere a los procesos que llevan a cabo las compañías para recopilar y almacenar la información. La business intelligence es el siguiente paso: el análisis y procesamiento de esta información para la generación de inteligencia e insights que soporten el proceso de toma de decisiones de negocio basadas en los datos (data-driven decisions).
Ambos conceptos son cruciales para que las empresas puedan aprovechar el valor de los datos y transformarlos en mejores decisiones y en el desarrollo de estrategias de negocio diferenciales.
¿Qué diferencias hay entre data warehouse y Business Intelligence (BI)?
Data Warehouse y Business Intelligence (BI) son dos conceptos relacionados en el ámbito de la gestión de datos y el análisis empresarial, pero tienen roles y funciones distintas en el proceso general de toma de decisiones de una organización. Aquí te explico las diferencias clave entre ellos:
Data Warehouse:
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Definición: Un Data Warehouse es un sistema de gestión de datos centralizado y optimizado para el análisis y la generación de informes. Se utiliza para almacenar grandes volúmenes de datos históricos y actuales de múltiples fuentes dentro de una organización.
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Función: La principal función de un Data Warehouse es almacenar datos de manera estructurada y organizada para facilitar el análisis de negocios. Los datos se limpian, transforman y almacenan de manera que sean fácilmente accesibles para consultas complejas y análisis.
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Usuarios: Los usuarios de un Data Warehouse son principalmente analistas y profesionales de datos que necesitan acceder a datos consolidados y coherentes para realizar análisis detallados y crear informes empresariales.
Business Intelligence (BI):
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Definición: Business Intelligence (BI) se refiere al conjunto de procesos, aplicaciones y tecnologías que las organizaciones utilizan para recopilar, almacenar, analizar y presentar datos con el fin de tomar decisiones empresariales informadas.
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Función: La función del BI es proporcionar herramientas y técnicas para transformar datos en información significativa, análisis y conocimientos que respalden la toma de decisiones estratégicas en una organización.
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Usuarios: Los usuarios de BI pueden ser diversos, incluyendo no solo analistas de datos, sino también gerentes, ejecutivos y otros profesionales que necesitan informes y paneles interactivos para tomar decisiones informadas.
Diferencias Clave entre business intelligence y data warehouse:
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Enfoque: Un Data Warehouse se centra en la gestión y almacenamiento de datos estructurados para facilitar el análisis. Por otro lado, Business Intelligence se enfoca en el análisis de esos datos para generar conocimientos que impulsen la toma de decisiones.
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Tecnologías y Herramientas: Un Data Warehouse implica tecnologías específicas de bases de datos y almacenamiento de datos. Business Intelligence involucra una variedad de herramientas y tecnologías, incluyendo software de visualización de datos, paneles interactivos, herramientas de minería de datos, entre otros.
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Usuarios y Audiencia: Los usuarios de un Data Warehouse son principalmente analistas y profesionales de datos. En contraste, Business Intelligence está diseñado para ser utilizado por una audiencia más amplia, incluyendo gerentes y ejecutivos, para que puedan tomar decisiones informadas basadas en análisis visuales y comprensibles.
En resumen, mientras que un Data Warehouse se centra en la gestión de datos estructurados, BI se centra en el análisis de esos datos para generar inteligencia empresarial y mejorar la toma de decisiones en toda la organización.
¿Qué relación hay entre Big Data y Business Intelligence?
Antes de nada, es importante entender que, si bien la traducción literal de data warehouse en español es "almacén de datos", un data warehouse no es una base de datos cualquiera. La principal diferencia entre un data warehouse y una base de datos corriente es la capacidad de procesamiento de datos y la integración a las fuentes de datos.
| Base de datos | Data Warehouse |
| Capacidad para almacenar datos de un número reducido de fuentes. | Capacidad 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. |
| Capacidad de análisis e integración de datos limitada. | Se integra a múltiples plataformas y sistemas empresariales, habilitando la visualización de los datos y la extracción de informes a partir de datos complejos. |
La unión entre business intelligence y data warehouse es simple: ambos forman parte de la columna vertebral que soporta el sistema informativo de una organización. Veamos por qué.
Evidentemente, las empresas necesitan espacios donde almacenar sus activos de datos. Sin embargo, la relación entre data warehouse y BI no termina aquí.
Uno de los principales obstáculos que impiden a las empresas aprovechar el valor real de los datos y transformarlos en inteligencia es la fragmentación de datos, que se produce cuando los diferentes departamentos o unidades de negocio de una compañía almacenan la información en distintos almacenes de datos que son incompatibles, imposibilitando la integración de datos y el intercambio de conocimiento, así como generando silos de datos que no se pueden poner en común.
En 2017 la consultora estadounidense Gartner llevó a cabo una investigación sobre los motivos que impiden a las compañías ser data-driven. El 52% de los ejecutivos encuestados mencionó que los silos fragmentados les impiden compartir datos y el 33% reconoció que su empresa no dispone de las tecnologías necesarias de gestión de datos. Por suerte, el mercado cada vez responde con más rapidez a las nuevas necesidades empresariales con tecnologías más avanzadas. Ejemplo de ello es la consolidación del Customer Data Platform (CDP) en los últimos años.
En el entorno empresarial, es muy habitual que los departamentos operen con sistemas y plataformas heredadas que no están integradas entre sí. Esto impide la consolidación de una base sólida e integral de business intelligence.
El data warehouse fue diseñado para solucionar esta problemática, haciendo que los flujos de datos de todas las fuentes de datos corporativas se dirijan a un repositorio central —el data warehouse— y habilitando el acceso a los datos por parte de cualquier persona de la organización.
Por otro lado, un data warehouse eficiente puede acelerar el tiempo de carga para preparar y analizar los datos, así como promover la seguridad de los datos y contribuir al cumplimiento de las normas de protección de datos.
¿Cómo usar el data warehouse para generar business intelligence?
A continuación repasamos los pasos necesarios para la construcción de una base de business intelligence sólida a través de un data warehouse.
1. Identificar las fuentes de datos
El primer paso para poner en funcionamiento un data warehouse es decidir qué datos se quieren recopilar y encontrar las fuentes de origen en las que se encuentran para poder trasladar los datos al data warehouse o a su subcategoría, el data mart.
Aunque parezca evidente, este paso es fundamental, ya que obliga a los gerentes a plantearse qué quieren conseguir de los datos, qué datos necesitan para cumplir sus objetivos y de qué activos de datos se pueden liberar.
2. ETL: Extract, Transform and Load
Una vez identificados los datos que se quieren centralizar y el lugar donde están almacenados, se lleva a cabo el proceso de extracción, transformación y carga de los datos, también conocido como proceso ETL.
ETL es una parte fundamental del proceso, ya que no solo extrae la información que se quiere cargar en el data warehouse, sino que también la limpia y la consolida para garantizar la calidad de los datos y su coherencia en todas las bases de datos, independientemente del sistema del que proceda la información.
Básicamente, ETL es el procesamiento necesario para transformar datos en bruto en datos útiles, listos para ser usados por los analistas y científicos de datos, consultores de BI o cualquier otro perfil de usuario.
Evidentemente, la mayoría de procesos ETL están automatizados y fomentan la data quality y la data governance.
Como toda tecnología, en los últimos años el proceso ETL está avanzando hacia una nueva perspectiva: ELT, que altera el orden de las secuencias transform and load.
3. Business Intelligence (BI)
Una vez que los datos han sido transformados, validados, limpiados y consolidados y se han cargado en el data warehouse, están listos para ser transformados en conocimiento a través de herramientas de business intelligence.
Data warehouse en Power BI
Las herramientas de business intelligence son las que permiten a los usuarios transformar datos en información y la información en insights o, lo que es lo mismo, en inteligencia. Dentro de los procesos y herramientas de BI se incluyen los sistemas de reporting como Power BI, las plataformas de visualización de datos, el desarrollo de cuadros de mando e informes corporativos, etc.
Las herramientas de inteligencia empresarial líderes del mercado, como Microsoft Power BI —líder del Cuadrante Mágico de Gartner de herramientas analíticas y de BI de 2022—, han sido diseñadas con perspectiva de negocio y habilitan que usuarios de perfil poco técnico puedan trabajar con los datos y transformarlos en mejores decisiones. Garantizar que los usuarios finales reciben la información que necesitan de la forma adecuada es la base de la business intelligence y lo que marca la diferencia en cuanto al aprovechamiento de los datos.
En Bismart, empresa partner Power BI de Microsoft, usamos Power BI para el desarrollo de nuestras soluciones de business intelligence. En este sentido, contamos con un equipo multidisciplinar experto en la aplicación de las mejores prácticas para la generación de inteligencia empresarial. Con su conocimiento hemos creado el e-book "Las 21 mejores prácticas de reporting en Power BI" que puedes descargar de forma gratuita a continuación:
En definitiva, la inteligencia empresarial actúa como punto de unión entre el data warehouse y el usuario final de los datos.
¿Necesito un data warehouse para generar business intelligence?
Respuesta corta: Sí.
A pesar de que algunas empresas generan inteligencia empresarial sin tener un data warehouse, el proceso que implica este enfoque tiene muchos inconvenientes, tanto en cuanto al rendimiento, como al tiempo y al dinero. El procesamiento de los datos necesario para generar business intelligence sin un data warehouse puede poner a prueba las bases de datos transaccionales, reducir el rendimiento y aumentar el tiempo de carga, ralentizando el proceso de transformación de los datos en inteligencia.
Por otro lado, el solo hecho de no contar con la infraestructura necesaria para la integración de datos y la integración de sistemas, plantea muchos otros problemas, algunos de los cuales ya hemos visto.
En pocas palabras, las bases de datos transaccionales no pueden hacer el mismo trabajo que un data warehouse y su capacidad para generar inteligencia es limitada. No es casualidad que el 48% de las organizaciones considere que su entorno BI es "crítico" o "muy importante" para su productividad a largo plazo.
