¿Qué es y para qué sirve un almacén de datos?

¿Sabes ya qué es un almacén de datos o data warehouse?

Nos encantaría afirmar que las empresas, por encima de todo, valoran a sus empleados, pero quedaría taaan ingenuo como falso. Sí, porque en la cúspide de la escala de valores de las compañías se encuentran los datos. Los preciados datos. Datos que en realidad sólo desempeñan un papel importante cuando han sido debidamente almacenados. Y aquí es donde entran los almacenes de datos.

¿Qué es exactamente un almacén de datos?

Un almacén de datos o data warehouse es en realidad una forma de gestionar tus datos, especialmente diseñada, eso sí, para apoyar las actividades empresariales, sobre todo las relacionadas con la analítica. Los almacenes de datos empresariales contienen, cómo no, grandes cantidades de datos históricos con los que cotejar, realizar consultas o establecer patrones o análisis. Dichos datos, que el almacén centraliza, proceden de una variada y amplísima gama de fuentes. Del tipo: archivos de registro de aplicaciones, aplicaciones de transacciones, etc.

Aparte de centralizar los datos y unificar sus fuentes, los almacenes de datos ayudan en el proceso de toma de decisiones. Esto se debe a que contienen valiosos conocimientos empresariales en bruto. Un registro histórico muy rico para los analistas y expertos en datos. Y de ellos, de los expertos, hemos sacado las principales ventajas del almacenamiento de datos:

• El seguimiento y la verificación de la fuente. Gracias a los almacenes de datos podemos rastrear los datos hasta su fuente y verificar tanto la información como la raíz de la que surge. Así seremos capaces de almacenar dicha fuente en nuestra base y asegurarnos siempre una información consistente y relevante.
• Tamizado de los datos relevantes para las empresas. Una vez en el sistema, la calidad y la integridad de los datos está garantizada. Las empresas sólo tendrán datos útiles, los necesarios para sus actividades, ya que el formato del almacén de datos predispone al análisis de su información en cualquier momento y circunstancia. Ya nadie debe depender de una corazonada o arrechucho del responsable en la toma de decisiones, de unos datos incompletos o de mala calidad. Los resultados serán rápidos y exactos.
• En el almacén de datos, los datos se copian y procesan, se integran y reestructuran, por adelantado, en un Semantic Data Store. Esto facilita mucho todo proceso de análisis.
• Imagina analizar grandes cantidades de datos de todo tipo y extraer un valor de ellos de forma concreta y precisa.

Tipos de almacenes de datos

Si nos ceñimos estrictamente al almacenamiento de datos de empresas, en la actualidad podemos contar con tres tipos principales:

• Enterprise Data Warehouse (EDW): Un almacén de datos que contiene los datos empresariales de un negocio y que entre estos incluye toda la información sobre sus clientes. Permite el análisis de datos y puede aportar información procesable. También ofrece un enfoque unificado para organizar y representar dichos datos.
• Almacén de datos operativos (ODS): Nos encontramos ante una base de datos central que nos facilita una instantánea de los datos más frescos de múltiples sistemas transaccionales para que podamos elaborar informes operativos. El ODS consigue que las organizaciones combinen los datos en su formato original, de varias fuentes, para elaborar informes empresariales.
• Mercado de datos: Se concentra en una sola área funcional de una organización y abarca un subconjunto de datos almacenados. El mercado de datos está especialmente trazado para que lo utilice un departamento o un solo conjunto de usuarios concretos de una organización. Hablamos de una versión condensada del almacén de datos.

Pequeña retrospectiva.

La mayoría pararía el reloj de su máquina del tiempo en 1980, donde creen que el concepto de almacén de datos surge, pero habría que dejarlo correr un poco más hacia atrás, hacia los hippiescos años sesenta. Cuando Dartmouth y Mills desarrollan el término dimension and facts en un proyecto colaborativo.

Luego avanzaríamos hasta los setenta para ser testigos de cómo Nielsen e IRI introducen los Dimensional Data Marts para las ventas al por menor, Tera Data Corporation lanza un sistema de gestión de bases de datos preparado para ayudar y asistir en la toma de decisiones, y ya, tras una década de avances, en los años ochenta, donde surge la primera implementación de un almacén de datos de la mano de Paul Murphy y Barry Devlin, trabajadores de IBM.

¿Del almacén de datos a La Nube?

Como ya hemos podido ver en artículos anteriores, la pandemia del coronavirus que ha asolado nuestro planeta tiene mucho que ver con las nuevas reestructuraciones tecnológicas y con los ascensos religiosos a La Nube. También, por supuesto, tiene la culpa de hacer que los almacenes de datos se trasladen a las plataformas en La Nube.

Los almacenes de datos On-premise tienen grandes ventajas: la seguridad, la velocidad, etc. Pero no son tan elásticos y la previsión para determinar cómo escalar el data warehouse, respecto a las necesidades del futuro, resulta bastante compleja. Durante el famoso Confinamiento, la mayoría se trasladó a La Nube y los almacenes de datos no iban a ser menos. Incluso los de las grandes empresas, los que nadie pensaba que pudieran abandonar sus centros de datos locales, se están trasladando a La Nube para aprovechar sus ventajas. Esa flexibilidad en la computación y almacenamiento. Su fácil uso, su gestión versátil y su rentabilidad.

En el día de mañana: Automatización del almacén de datos

La lista de problemas con los que lidia un almacén de datos sigue ahí: la integración de los datos, las vistas de los datos, la calidad de los datos, la optimización, las competing methodologies, etc. Sin embargo, podemos encontrar una respuesta: la automatización del almacén.

Con la automatización de almacenes de datos, un almacén de datos puede utilizar la tecnología más puntera para una automatización basada en patrones y procesos de diseño avanzados. Así podrá automatizar los pasos de planificación, modelado e integración de todo el ciclo de vida. Nos encontramos ante lo que parece una alternativa muy eficaz al diseño tradicional de almacenes de datos, uno que reduce las tareas que requieren demasiado tiempo, como pueden ser la generación y el despliegue de códigos ETL en un servidor de bases de datos.

Después de este largo viaje a través de la vida y hazañas de los almacenes de datos, nos despedimos, como veis, centrándonos en las respuestas que nos promete dar en el futuro más cercano. Seremos siempre positivos en la materia.

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