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DWH: ejemplos, características y arquitectura del Data Warehouse

DWH
Tiempo de lectura: 10 minutos

Según el estudio The Digitization of the World – From Edge to Core de IDC y Seagate, el volumen de datos en el mundo habrá incrementado de 33 Zettabytes en el 2018 a 175 Zettabytes en el 2025. Estas cifras indican que la cantidad de datos a gestionar por las empresas será exponencialmente enorme, por lo que los sistemas de data warehouse (DWH) tendrán cada vez mayor importancia.

De hecho, solo en cuanto a datos móviles se trata, el volumen mensual de tráfico superará los 81 millones de Terabytes a partir del 2022. Así lo indica un reporte de Statista. En este contexto, las empresas tendrán que optimizar sus capacidades tecnológicas en cuanto a almacenes de datos.

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¿Qué es el DWH y para qué sirve?

El DWH o data warehouse (almacén de datos) es un sistema que permite almacenar datos ordenadamente en el servidor de una empresa, ya sea on-premise o cloud. Por lo tanto, se trata de un almacén que puede ser tanto físico como virtual.

Este sistema de almacenamiento se utiliza para reunir datos de los cuales se puede extraer información de valor para la organización. Dichos datos suelen provenir desde distintas fuentes y tener diversos formatos y tamaños.

DWH data warehouse

En este sentido, el principal objetivo del data warehouse es facilitar la consulta de los datos por parte de los usuarios. Con ello, es posible generar reportes históricos, análisis estadísticos y análisis cualitativos, predicciones, comparaciones, proyecciones y demás. Esto con la finalidad de poder tomar decisiones estratégicas cada vez más acertadas.

Así, la relevancia del almacén de datos va en aumento debido a que para el 88% de las organizaciones es de máxima prioridad mejorar sus capacidades de análisis de datos. Según lo revela el estudio 2019 Big Data and AI Executive Survey de NewVantage Partners.

Ejemplos del uso de DWH en distintos sectores

Por lo general, el DWH se implementa en empresas que manejan grandes volúmenes de datos relacionados con clientes, productos o transacciones. Entre los sectores que hacen uso de esta herramienta, se pueden mencionar los siguientes:

1)    DWH en el sector de telecomunicaciones

El mundo de las telecomunicaciones es extremadamente dinámico y competitivo. Por esta razón, las organizaciones recurren a herramientas que les permitan estudiar su productividad interna, el mercado, sus cambios y comportamientos frente a las nuevas tecnologías.

Por lo tanto, las empresas de telecomunicaciones utilizan data warehouses para almacenar los datos de millones de clientes. Esto implica el respaldo de facturas, servicios utilizados, registros de  llamadas realizadas, equipos vendidos, entre otros. Toda esta información es de gran utilidad para actividades como:

  • El diseño de estrategias de marketing
  • Las auditorías en el área de operaciones
  • Los análisis sobre la prestación de los servicios
  • Las previsiones de riesgos de fuga de clientes y demás

2)    DWH en el sector de consumo masivo

Las empresas de consumo masivo implementan el data warehousing para mantener su competitividad en el mercado. De esta forma pueden predecir, por ejemplo, la cantidad de producción que necesitarán para satisfacer la demanda en un rango de tiempo determinado.

Las cadenas minoristas también pueden compartir ciertos accesos de sus data warehouses con sus proveedores. Esto les dará a los fabricantes información relacionada con el suministro de productos y la venta de los mismos al consumidor final.

Todo este proceso permite coordinar la gestión entre los productores y las tiendas, además de acceder a datos determinantes para la elaboración de campañas de marketing.

3)    DWH en el sector de transporte

Tanto en el sector de viajes como en el de distribución, el uso del DWH es una excelente herramienta para almacenar información de los clientes, destinos más frecuentados,  administración de transportes de carga, seguimiento del equipaje, entre otros.

Así, datos como las reservas de viaje a un determinado destino, o los tiempos de entrega de los pedidos, permitirán desarrollar análisis para la creación de promociones o para diagnósticos de los procesos logísticos de la organización.

Características del Data Warehouse

Las características del data warehouse son muy variadas, pues estas son las que dotan al sistema de capacidades bastante potentes. Sin embargo, Bill Inmon (precursor del data warehousing) estableció, desde un principio, las siguientes como las principales características:

  • Es integrado: el sistema del data warehousing busca eliminar las inconsistencias en los sistemas operacionales para que los datos se puedan integrar en una estructura homogenizada.
  • Es temático: todos los datos se organizan por temas, así los usuarios finales pueden acceder y entender fácilmente la información almacenada, la cual está debidamente categorizada.
  • Es de tiempo variante: los datos almacenados en el DWH guardan sus registros temporales, con lo cual se puede acceder a información histórica según consultadas basadas en periodos de tiempo.
  • No es volátil: la información ingresada en el DWH es permanente, esta puede ser leída mas no eliminada, lo que respalda la fiabilidad de los datos almacenados. Por lo tanto, hay 0% de volatilidad sobre lo ingresado.

Arquitectura del Data Warehouse

Todos los factores que caracterizan el data warehouse tienen su base en una arquitectura formada por capas o niveles. Esta varía dependiendo de la utilidad que se le dé al almacén de datosen la organización. Sin embargo, en líneas generales, la arquitectura del DWH se conforma por:

  1. Fuentes de datos
  2. ETL
  3. Almacén de datos
  4. Data marts
  5. Explotación de los datos

1)    Capa de fuentes de datos

Se refiere a todas aquellas fuentes de la empresa de donde provienen los datos a ingresar en el DWH.Estas fuentes pueden ser: websites, redes sociales, correos electrónicos, registros de llamadas, software CRM o ERP, sistemas administrativos, entre otros.

2)    Capa ETL (Extract – Transform – Load)

Se refiere a todo el proceso y a las tecnologías ETL involucradas en:

  • extraer los datos de las fuentes mencionadas,
    • transformarlos en un formato homogeneizado,
    • y cargarlos en el data warehouse.

Para la ejecución de este proceso existen diversas herramientas ETL como las siguientes:

3)    Capa del almacén de datos

Una vez depurados y transformados los datos, estos son almacenados en el data warehouse propiamente dicho.

4)    Capa de data marts

Los data marts son almacenes más pequeños que permiten accesibilizar aún más la información que hay en el DWH. El objetivo de los data marts es agrupar datos según categorías específicas y facilitar sus consultas por áreas de negocios individuales.

En este sentido, una empresa puede tener un data mart para el departamento de marketing, otro para recursos humanos, otro para finanzas, etc.

5)    Capa de explotación de los datos

Esta es la capa del DWH más superficial de cara al usuario final. Involucra todos aquellos sistemas que permiten realizar la consulta de los datos tanto a los data marts como al data warehouse directamente. Dicha consulta puede ser con fines analíticos, de generación de reportes, procedimientos comparativos, entre otros.

En esta capa intervienen tanto los sistemas de business intelligence (BI) como los sistemas OLAP y los de minería de datos.

Algunas herramientas más populares son Microsoft Power BI y AWS BI.

DWH data warehouse business intelligence

Ventajas del Almacén de Datos

Toda compañía que cuenta con el sistema del DWH y lo implementa de forma inteligente, tendrá a su favor una gran cantidad de beneficios que le permitirán optimizar cada una de sus áreas. Esto con la finalidad de sacar el mayor potencial a toda la información registrada.

Así, entre las ventajas del DWH se encuentran las siguientes:

  • Si los datos se integran de forma estructurada, su instalación es sencilla.
  • El uso del data warehouse proporciona flexibilidad y rapidez para el acceso a los documentos y datos de una empresa.
  • El registro histórico permite reutilizar los datos para el desarrollo de análisis retrospectivos o comparativos.
  • Los datos del DWH son útiles a corto, mediano o largo plazo.
  • Promueve una toma de decisiones más certera.
  • Agiliza la comunicación entre los distintos departamentos de la empresa.
  • Optimiza la productividad de los procesos a nivel administrativo, de operaciones y de marketing.
  • Permite monitorizar cómo van las distintas áreas de la empresa.
  • Promueve ventajas competitivas gracias al acceso de datos significativos como la demanda o los patrones de compra de los clientes.

El uso del DWH representa un recurso tecnológico capaz de suministrar datos de gran relevancia para las empresas. Este sistema, además de ser un almacenamiento seguro, promueve la óptima gestión y análisis de datos. Esto con el objetivo de forjar las bases para el desarrollo de tácticas y estrategias en todas las áreas de una organización.

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