El Data Warehouse es un básico para aquellas organizaciones que desean generar valor a partir de sus datos. Veamos en qué consiste, cuáles son sus beneficios y cómo usarlo.
Índice de contenidos
- ¿Qué es un Data Warehouse?
- Aspectos básicos de un Data Warehouse
- Alojamiento del Data Warehouse
- Tipos de Data Warehouse
- ¿Qué compañías deben usar el Data Warehouse?
- ¿Qué es el Data Mining?
- Diferencias entre Base de Datos y Data Warehouse
- Data Warehouse y Business Intelligence
¿Qué es un Data Warehouse?
Un Data Warehouse (DW) es un almacén electrónico en el que las compañías albergan gran cantidad de sus datos (independientemente de la heterogeneidad de sus fuentes) y gracias al cual pueden explotarlos.
Debido a su arquitectura, permite a las organizaciones organizar y sacar partido a su información, es decir, transformar la información en bruto en datos útiles, accesibles, y, por tanto, de gran valor para la estrategia empresarial.
Aspectos básicos de un Data Warehouse
El Data Warehouse trabaja como un repositorio central que unifica información de distintos orígenes.
Podemos hablar de datos estructurados, semiestructurados o no estructurados, que pueden ser tratados con herramientas de Business Intelligence, por ejemplo.
Es esencial que un Data Warehouse:
- Garantice la seguridad de la información
- Cuente con un backup sencillo en caso de problema
- Sea fácilmente administrable
Alojamiento del Data Warehouse
El Data Warehouse puede alojarse tanto en un servidor corporativo como en la nube. La nube cada vez está tomando más protagonismo y esto se debe a que es más ágil, permite tener un mayor control de costes y facilita la carga de datos gracias a la co-localización, así como ofrece una mayor seguridad.
Tipos de Data Warehouse
Existen 3 tipos de Data Warehouse según sus funcionalidades:
- Data Warehouse de Empresas (EDW) es aquel que permite orientar la estrategia de la compañía.
- Data Stores Operacionales (ODS) es especialmente interesante para registrar actividades cotidianas, ya que los datos se actualizan en tiempo real.
- Data Mart está pensado para el sector finanzas.
¿Qué compañías deben usar el Data Warehouse?
Por regla general, las empresas que usan los Data Warehouse son aquellas que tratan con grandes volúmenes de datos y/o que sus fuentes de información sean diferentes. No obstante, también es altamente interesante para las compañías que necesitan acceder de forma fácil a sus datos.
Por otra parte, es utilizado en todos los sectores, aunque, como decíamos son realmente estratégicos para aquellas compañías que, de verdad, tomen decisiones en base a esta información.
Un ejemplo de ello sería el sector bancario. Éste usa esta tecnología para analizar los resultados de sus distintos productos y, en base a resultados, poder tomar decisiones de gran calado sobre la marcha.
¿Qué es el Data Mining?
La explotación de datos, minería de datos o Data Mining consiste en buscar patrones en los datos que permitan crear estrategias en base a éstos con argumentos fiables. Este tipo de acciones es posible gracias al Data Warehouse.
Diferencias entre Base de Datos y Data Warehouse
Aunque podemos llegar a confundir ambos conceptos, es importante diferenciarlos según su uso. El objetivo de una Base de Datos es registrar la información en tiempo real. Mientras que el Data Warehouse, diseñado sobre la base de los sistemas OLAP (Procesamiento Analítico en Línea), permite realizar un análisis minucioso de los datos.
Esto se debe a que para realizar un análisis debemos hacerlo con una instantánea de la situación actual.
Data Warehouse y Business Intelligence
Asimismo, es interesante conocer la relación que une a Data Warehouse con Business Intelligence (BI). Ya que, aunque las dos hacen uso de información, no lo hacen de la misma forma.
- El Data Warehouse se usa como una tecnología para recoger la información y brindar una fuente de información.
- El Business Intelligence se conforma por aplicaciones y sistemas que recogen esta información, para su análisis y conversión en datos relevantes para la toma de decisiones.
A pesar de sus diferencias, estas dos herramientas pueden ser complementarias.
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