¿Qué es un Data Warehouse?

Un data warehouse es un sistema diseñado para el análisis y reporte de datos. Su objetivo principal es permitir a las empresas tomar decisiones informadas basadas en los datos que recopilan y almacenan permite generar informes y realizar pronósticos de manera oportuna. A diferencia de las bases de datos operacionales, que están optimizadas para transacciones rápidas y frecuentes, es decir insertar, actualizar y eliminar datos, los data warehouses están optimizados para realizar consultas complejas y análisis de grandes volúmenes de datos.

Características de un Data Warehouse

1. Integración de Datos: Reúne datos de múltiples fuentes, como bases de datos transaccionales, sistemas ERP, CRM, archivos planos, etc. Esta integración permite tener una visión unificada de la información.
2. Orientación a Sujetos: Los datos se organizan en torno a temas o áreas de interés, como ventas, finanzas, marketing, etc., en lugar de estar organizados por transacciones individuales.
3. Histórico y Temporal: Almacena datos históricos para permitir análisis de tendencias a lo largo del tiempo. Esto significa que puedes analizar cómo ha cambiado la información en el tiempo.
4. No Volátil: Una vez que los datos se almacenan en el data warehouse, generalmente no se modifican. Esto asegura que los análisis sean consistentes y repetibles.
5. Optimización para Consultas: Está diseñado para realizar consultas complejas y grandes volúmenes de datos de manera rápida y eficiente.

Componentes de un Data Warehouse

1. ETL (Extracción, Transformación y Carga):
2. Almacenamiento de Datos: Es la base de datos central donde se almacenan todos los datos integrados y transformados.
3. Herramientas de Consulta y Reportes: Herramientas que permiten a los usuarios finales realizar consultas y generar informes basados en los datos almacenados.
4. OLAP (Procesamiento Analítico en Línea): Herramientas y tecnologías que permiten analizar los datos desde múltiples perspectivas. Por ejemplo, puedes analizar ventas por región, por producto, por periodo de tiempo, etc.

Modelos de Data Warehouse

Los modelos de almacén de datos se refieren a los diseños y estructuras arquitectónicos utilizados para organizar y gestionar datos dentro de un entorno de almacenamiento de datos . Estos modelos dictan cómo se almacenan, acceden y utilizan los datos con fines analíticos. Las secciones principales de un modelo incluyen:

• Almacén virtual: compuesto por bases de datos separadas que se pueden consultar colectivamente, lo que permite a los usuarios acceder a los datos como si estuvieran almacenados en un único almacén.
• Data Mart: centrado en funciones o departamentos comerciales específicos, que contiene subconjuntos de datos diseñados para el análisis.
• Almacén de datos empresariales: repositorio completo que integra datos de diversas fuentes en una organización, respaldando análisis e informes en toda la empresa.

Reorganización de datos para un Data Warehouse

En un Data Warehouse se usa la normalización y desnormalización de datos como una forma de reorganización de los datos, cumpliendo dos requisitos principales, el primero es eliminar la redundancia de datos y proteger la dependencia de los datos y por otro lado, la desnormalización aumenta la funcionalidad de la infraestructura del sistema de base de datos.

Diseño de un Data Warehouse

Al diseñar un data warehouse se suele tener en cuenta dos enfoques populares y ampliamente utilizados que son las metodologías Kimball y de Inmon. Cada metodología tiene sus propias filosofías y estrategias para la construcción y gestión de almacenes de datos. Mencionemos de que se trata cada una de ellas:

Metodología de Kimball

La metodología de Ralph Kimball es conocida como el enfoque dimensional o de «bottom-up» (de abajo hacia arriba).

Principios Básicos

1. Enfoque Dimensional: La metodología de Kimball se centra en el diseño de modelos dimensionales, que consisten en hechos y dimensiones. Los hechos son eventos de negocio que se registran, y las dimensiones son los contextos alrededor de esos hechos.
2. Data Marts: Se comienza con la creación de data marts específicos para áreas de negocio particulares (ventas, finanzas, marketing, etc.). Estos data marts están diseñados para resolver necesidades de análisis particulares y se integran entre sí para formar el data warehouse global.
3. Conformación de Dimensiones: Las dimensiones son compartidas entre los diferentes data marts, lo que permite una visión coherente y consistente de la información en toda la organización.
4. ETL: Se implementa un proceso de ETL (Extracción, Transformación y Carga) para alimentar los data marts con datos provenientes de las distintas fuentes operacionales.

Metodología de Inmon

La metodología de Bill Inmon es conocida como el enfoque corporativo o de «top-down» (de arriba hacia abajo).

Principios Básicos

1. Enfoque Corporativo: La metodología de Inmon se centra en crear un data warehouse centralizado y normalizado desde el inicio, que sirva como una única fuente de verdad para toda la organización.
2. Modelo Relacional Normalizado: El data warehouse se diseña utilizando un modelo relacional altamente normalizado (3NF). Esto minimiza la redundancia y asegura la integridad de los datos.
3. Data Marts Derivados: Los data marts se crean posteriormente a partir del data warehouse central. Estos data marts pueden estar desnormalizados y diseñados para satisfacer necesidades específicas de análisis.
4. ETL: Un robusto proceso de ETL es necesario para integrar los datos de las diversas fuentes operacionales en el data warehouse central.

Beneficios de un Data Warehouse

En conclución un data warehouse es una herramienta poderosa para el análisis y la toma de decisiones basada en datos, permitiendo a las empresas aprovechar al máximo la información que recopilan, sus beneficios son:

• Mejora en la Toma de Decisiones: Al tener acceso a datos integrados y consolidados, las empresas pueden tomar decisiones más informadas y estratégicas.
• Análisis de Tendencias: Facilita el análisis de datos históricos para identificar tendencias y patrones.
• Eficiencia Operativa: Reduce el tiempo y esfuerzo necesarios para realizar análisis de datos.
• Acceso Rápido a Información: Permite realizar consultas y generar reportes de manera rápida y eficiente.