Se le conoce como Data Warehouse a un establecimiento electrónico de almacenamiento de datos. Es allí en donde una organización mantiene guardada y protegida una cantidad importante de información, por norma general. En las organizaciones actuales, los datos que están almacenados allí, deben estar seguros, a disposición del que los requiera, fáciles de administrar y, por supuesto, deben ser confiables.
Este es un concepto que se viene manejando desde hace no menos de tres décadas. Ha sido producto de un trabajo realizado por investigadores de la empresa tecnológica IBM. El concepto del Data Warehouse se ha descrito como una colección de datos que está orientada a temas específicos. Este almacén debe ser integrado, con variaciones en el tiempo y no debe ser volátil. Es por ello que sirve como punto de apoyo para las decisiones empresariales.
¿Qué se entiende por un Data Warehouse en sí?
Para empezar, un Data Warehouse se entiende como un repositorio exclusivo para los datos. Estos datos son recopilados por cada uno de los sistemas de una organización y van a alojarse allí. Igualmente, este repositorio puede ser tanto físico como lógico, enfocándose en la recolección de datos desde diversas fuentes. Cuando estos datos se recopilan y se almacenan, pueden servir para su análisis y para el acceso completo de los mismos.
Este tipo de infraestructura está alojada en un servidor corporativo, habitualmente. Hoy en día, son cada vez más las empresas que implementan un Data Warehouse en la nube. Es desde allí que los datos originados por diferentes aplicaciones de procesamiento de transacciones online u OLTP son extraídos. Dicha extracción es selectiva, ya que se usa por aplicaciones de análisis y para que los usuarios puedan consultarlos cuando lo necesiten.
¿Cómo es la arquitectura de un almacén de este tipo?
La arquitectura de este tipo de almacén se puede dividir en tres, de forma simple: básica y básica con un área de ensayo. La última arquitectura sería la básica con área de ensayo y Data Marts.
Cuando la estructura es básica, los sistemas operativos y los archivos de un sistema se encargan de suministrar datos en bruto. Los cuales son almacenados en conjunto con los metadatos. En este tipo de arquitectura, los usuarios tienen acceso completo al almacén. Ya sea para analizar, generar informes y desplegar herramientas de Data Mining.
Cuando la arquitectura tiene un área de ensayo, esta puede situarse entre las fuentes y el almacén propiamente dicho. Esta área está enfocada en la limpieza de los datos, este proceso se realiza antes de que lleguen a su lugar de almacenamiento final. En este caso, puedes personalizar la arquitectura de dicho almacén para diferentes equipos de trabajo dentro de tu empresa.
Del mismo modo, cuando se agregan Data Marts; los cuales son sistemas que están desarrollados para un negocio en particular. Es decir, puedes tener Data Marts para ventas, compras e inventarios. Todo ello de forma separada. En este caso, todos los usuarios y consumidores podrán acceder a los datos que estén dentro de uno de los Data Marts de los departamentos.
Data Warehouse en la nube
Este tipo de almacén de datos está enfrentado algunas transformaciones vitales. Las cuales tienen un enorme potencial a la hora de impulsar la innovación organizacional. Todo ello en pro del almacenamiento y procesamiento eficiente de los datos y la información. El Data Warehouse en la nube sirve de impulso para aumentar la agilidad en los procesos. Además, los departamentos de Tecnologías de la Información están experimentando un aumento significativo en cuanto a la demanda de datos.
Mientras que algunos quieren más datos históricos para la toma de decisiones, los científicos de datos y los analistas requieren de otras maneras de desplegar nuevos flujos de datos. Esto con el fin de que en el almacén de datos pueda estar la información que pueda aumentar la calidad del análisis. De igual forma, se mueven en pro de fomentar nuevas áreas en el análisis.
Otra área en la que se está transformando esta nueva idea del almacenamiento en la nube, es la de controlar efectivamente los gastos. En la época actual, hay una necesidad de hacer muchas cosas con recursos limitados. De esta forma, se garantiza que los datos estratégicos y confidenciales estén asegurados y protegidos al 100%. Todo ello debe hacerse de forma rentable y sin tener gastos innecesarios.
Este repositorio sigue evolucionando
Cuando se analizan los datos de manera corriente y enfocada en transacciones, el Data Warehouse es importante para estos procedimientos. Siempre se ha hecho y no se espera que nada cambie en lo inmediato. Solo que actualmente, pueden hacerse análisis de datos con su contexto propio y esto sí que es nuevo. Por ello, la mayoría de las compañías no habían podido contextualizar sus datos no estructurados y a partir de allí, tomar decisiones estratégicas. Por ello, en este almacén se puede mezclar los análisis, como una nueva forma posible de entender estos tipos de datos.
El análisis predictivo y prescriptivo es otra manera en la que el Data Warehouse ha evolucionado. Las tecnologías del Machine Learning también han logrado una transformación en la manera en la que los datos son almacenados, procesados y gestionados. Por ello, este almacén de datos tiene todavía un futuro en la nueva era del Big Data.
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