¿Qué hacemos? - Data warehouse

Un data warehouse es un almacén de datos que tiene como objetivo que éstos sean consultados por la organización para poder extraer información útil. Por lo tanto, a diferencia de la base de datos que es un mero almacén para el ingreso de datos, un data warehouse está especialmente estructurado para favorecer la comprensión y el análisis de los datos por la persona adecuada en el momento óptimo utilizando herramientas de business analysis como Power BI.

¿Qué es un data warehouse?

Un data warehouse es un gran depósito centralizado que almacena y organiza datos de múltiples fuentes dentro de una organización. Su objetivo principal es respaldar las actividades de business intelligence (BI) y análisis de datos proporcionando una visión estructurada e integrada de los datos, lo que facilita a los usuarios la consulta y el análisis de la información. Por eso, un data warehouse no es una base de datos al uso, ya que la arquitectura de un data warehouse fomenta el procesamiento de datos y la transformación de éstos en business intelligence e insights de valor.

Las principales características de un data warehouse son:

1. Integración de datos: Un data warehouse consolida datos de varios sistemas operativos, bases de datos y fuentes externas. Esta integración permite obtener una visión global y unificada de los datos procedentes de distintos departamentos y procesos.

2. Datos variables en el tiempo: Los data warehouse almacenan datos históricos a lo largo del tiempo, lo que permite a los usuarios analizar tendencias, cambios y métricas de rendimiento en diferentes periodos de tiempo.

3. Estructurados para el análisis: Los datos de un data warehouse se organizan de forma que admitan consultas analíticas e informes. Suelen estar estructurados en dimensiones y tablas de hechos, lo que facilita la exploración y la agregación de datos.

4. Datos no volátiles: Una vez que los datos se cargan en un data warehouse, suelen ser no volátiles, lo que significa que no se actualizan ni cambian con frecuencia. Esto garantiza la coherencia e integridad de los datos con fines analíticos.

5. Separación de los sistemas operativos: Los data warehouse están separados de las bases de datos operativas utilizadas para las transacciones cotidianas. Esta separación impide que las consultas analíticas afecten al rendimiento de los sistemas operativos.

6. Capacidades de consulta y elaboración de informes: Los data warehouse suelen incluir herramientas o interfaces que permiten a los usuarios realizar consultas y generar informes sobre los datos almacenados. Estas herramientas apoyan las actividades de inteligencia empresarial y análisis de datos.

7. Escalabilidad y rendimiento: Están diseñados para manejar grandes volúmenes de datos y soportar consultas analíticas complejas de manera eficiente, incluso con conjuntos de datos masivos.

Al proporcionar una única fuente de verdad para fines analíticos, un data warehouse permite a las organizaciones obtener información valiosa para tomar data-driven decisions y descubrir patrones y tendencias significativos en sus datos. Desempeñan un papel crucial a la hora de facilitar la inteligencia empresarial, el análisis de datos y los procesos de toma de decisiones estratégicas.

Los datos que se almacenan en un data warehouse provienen de varios orígenes, departamentos internos o incluso fuentes externas a la organización, y tienen estructuras distintas por lo que se debe realizar un proceso de integración de datos para poder incorporarlos al data warehouse, y en muchos casos también un proceso de normalización y data quality.

Un data warehouse integra los datos en una estructura consistente, no volátil y los organiza por temas según las necesidades de los usuarios. Pensando en facilitar las tareas de análisis y divulgación, la información se estructura en procesos, vistas, dimensiones y métricas siguiendo esquemas como los de estrella o copo de nieve. Además, los datos están vinculados al tiempo, lo que permite realizar análisis históricos y de tendencias.

Los data warehouse pueden alojarse en los servidores de la empresa o en la nube. Los data warehouse desplegados en la nube ofrecen más flexibilidad, escalabilidad y menos costes de mantenimiento.

¿Por qué me interesa montar un data warehouse?

Para tomar mejores decisiones empresariales que generen más ingresos, ahorren en costes y permitan ofrecer mejor servicio a nuestros clientes.

Dicho así parece evidente, pero desglosémoslo un poco: el data warehouse transforma una gran cantidad de datos operacionales en algo fácil de entender, actualizado y correcto que permite utilizar soluciones de inteligencia empresarial para analizar tendencias a corto y largo plazo, recibir alertas y oportunidades, fundamentar nuestras decisiones y visualizar un feedback continuado de las mismas.

Por lo tanto, ¿cuándo me interesa implementar un data warehouse en mi empresa?

• Si necesito integrar muchas fuentes diferentes de datos casi en tiempo real.
• Si tengo gran cantidad de datos históricos a tratar o debo mantener registros históricos, incluso si los sistemas de transacción de origen no lo hacen.
• Si necesito reestructurar los datos, consolidarlos y/o cambiar nombres de tablas y campos.
• Si necesito limpiar o mejorar la calidad de los datos para analizar.
• Si tengo problemas de rendimiento porque los usuarios hacen consultas directas contra los sistemas de producción.
• Si tengo riesgo de que los usuarios puedan provocar errores o pérdidas de datos durante sus consultas.
• Si tengo usuarios de distintos departamentos con distintas versiones de la verdad.
• Si necesito ofrecer a mis usuarios garantías y sencillez para un self-service BI.

Data warehouse para un enfoque self-service BI

Un data warehouse desempeña un papel fundamental en la implantación de una estrategia self-service BI dentro de una organización. Por definición, el self-service BI permite a los usuarios empresariales acceder a los datos y analizarlos de forma independiente, sin depender en gran medida de TI o de especialistas en datos. Un data warehouse bien diseñado es fundamental para este enfoque.

Si te interesan los criterios necesarios para construir una estrategia self-service BI eficiente dentro de una empresa, no te puedes perder nuestro e-book: "10 mejores prácticas para la adopción de un modelo self-service BI".

Uno de los principales retos a la hora de habilitar un modelo self service BI es la complejidad y fragmentación de los datos. En la mayoría de las organizaciones, los datos residen en varios sistemas, bases de datos y aplicaciones, lo que dificulta a los usuarios empresariales el acceso a los datos y su análisis sin problemas. Los data warehouses abordan este problema mediante la integración de datos de múltiples fuentes y la creación de una visión unificada de los datos. Este repositorio centralizado simplifica el acceso a los datos para los usuarios empresariales, ya que pueden consultarlos y analizarlos desde una única ubicación, sin necesidad de navegar por múltiples sistemas.

La coherencia y la calidad de los datos son otros retos importantes que un data warehouse ayuda a superar. El proceso de creación de un data warehouse implica la limpieza, transformación y normalización de los datos, lo que garantiza su fiabilidad y precisión. Este aspecto es crucial para generar confianza entre los usuarios de la empresa, ya que pueden confiar en los datos del data warehouse para sus análisis y toma de decisiones.

Además, los data warehouse están diseñados para manejar grandes volúmenes de datos y soportar consultas complejas de forma eficiente. Los usuarios empresariales pueden realizar consultas ad hoc, generar informes personalizados y explorar los datos sin preocuparse por la ralentización de los sistemas operativos o los problemas de rendimiento. La escalabilidad y el rendimiento de los almacenes de datos los convierten en una base sólida para el BI de autoservicio, ya que permiten a los usuarios interactuar con los datos sin comprometer la velocidad ni la precisión.

Otro aspecto vital del modelo self-service BI es dotar a los usuarios empresariales de las herramientas de business intelligence adecuadas. Los data warehouse suelen estar integrados con herramientas de BI fáciles de usar que proporcionan interfaces intuitivas para la exploración y el análisis de datos. Estas herramientas permiten a los usuarios crear sus informes, realizar visualizaciones de datos y obtener insights sin necesidad de grandes conocimientos técnicos. La combinación de un almacén de datos y herramientas de BI fáciles de usar mejora la experiencia de BI de autoservicio, haciendo que el análisis de datos sea accesible a un público más amplio dentro de la organización.

En conclusión, un data warehouse es un componente esencial para establecer una estrategia de BI de autoservicio. Sirve como repositorio centralizado y organizado, simplificando el acceso a los datos, garantizando su coherencia y calidad, y soportando análisis complejos. Al permitir a los usuarios de negocio interactuar con los datos de forma independiente, las organizaciones fomentan una cultura basada en los datos, lo que permite una toma de decisiones más rápida e informada en diversas funciones de negocio. La integración de data warehouse con herramientas de BI fáciles de usar mejora aún más la experiencia de self-service BI, democratizando el acceso a los datos y su análisis en toda la organización.

¿Qué hacemos en Bismart y por qué escogernos?

En Bismart ofrecemos servicios de data warehousing totalmente adaptados a tus necesidades específicas. Nuestra propuesta se diferencia de las demás por los factores siguientes:

• Buenas prácticas y estándares de mercado: Bismart es partner preferente de Microsoft en Business Intelligence y Big Data, y ha sido galardonado dos veces como mejor partner a nivel mundial en estas áreas. También somos una empresa partner Power BI preferente de Microsoft.
• Metodología Kimball: nuestros directores de proyecto tienen gran experiencia en la creación y despliegue de plataformas BI aplicando la metodología Kimball, creada específicamente para este tipo de proyectos.
• Foco en la calidad de los datos: en nuestros proyectos es una prioridad garantizar el data quality y está siempre incluido en el proceso de ingesta de datos.
• Rigurosos en la creación del modelo de datos: ponemos nuestro empeño en hacer que los modelos de datos sean simples y que entidades y campos sean fácilmente comprensibles para los usuarios y que no lleven ningún tipo de confusión sobre su significado y finalidad.
• Cuidamos la presentación de los informes: utilizamos criterios de usabilidad para que además de atractivos, los informes sean interactivos, simples y accesibles. Creamos temas y objetos visuales adaptados al estilo de la empresa y a su imagen corporativa.
• Tenemos en cuenta la operación futura del sistema: en todos nuestros proyectos tenemos en cuenta cuál será la evolución tecnológica y funcional de la plataforma y cómo deberá gestionarse.
• Actualización constante de nuestras soluciones: Bismart aporta soluciones BI a las empresas y es uno de los primeros en aplicar las novedades del sector. Esto nos ha llevado a tener amplia experiencia en soluciones Big Data y en Modern Data Warehouse que, a diferencia del tradicional, combina todo tipo de datos, estructurados, no estructurados y semiestructurados (registros de sensores, IoT y transmisión de medios) utilizando Microsoft Azure Data Factory para Microsoft Azure Data Lake o Azure Blob Storage.

En Bismart creemos que las decisiones estratégicas deben estar basadas en datos y no en suposiciones. Para ello tu gran aliado es un data warehouse y Bismart es la compañía idónea para ayudarte a implantarlo.

Antes de irte...

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