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En el mundo impulsado por datos de hoy, es difícil creer que para muchas organizaciones acceder y analizar datos siga siendo una meta distante.
Las organizaciones que quieren sobrevivir en el mercado deben mantenerse al ritmo de las nuevas tecnologías y tendencias en el espacio de análisis, para que puedan fortalecer su ventaja competitiva y maximizar el ROI.
La analítica integrada y las herramientas y procesos de data warehousing ayudan a las organizaciones a centralizar todos sus datos para un fácil acceso, análisis, y guían a los usuarios, independientemente del equipo o rol, para tomar decisiones comerciales más inteligentes en tiempo real.
En este artículo, profundizaremos en el tema del data warehousing y cómo este ayuda a las organizaciones a acelerar y mejorar las decisiones y resultados comerciales.
¿Qué es un Data Warehouse?
Un data warehouse es un tipo de sistema de gestión de datos diseñado para servir como un repositorio central de información empresarial (que no debe confundirse con una base de datos, un lago de datos o un catálogo de datos) y para apoyar las actividades de inteligencia de negocios (BI), especialmente el análisis de datos. Los flujos de datos, típicamente de forma regular, entran en un data warehouse desde múltiples fuentes como sistemas transaccionales, bases de datos relacionales y archivos de registro de aplicaciones.
Normalmente, los usuarios acceden a los datos en el data warehouse a través de aplicaciones de análisis, clientes SQL o herramientas de BI.
¿Qué es el Data Warehousing?
El data warehousing (DW) es una combinación de procesos y tecnologías que ayuda a la construcción y uso de un data warehouse. Los procesos de data warehousing están destinados únicamente a realizar consultas y análisis y a menudo contienen datos históricos, lo que facilita a los usuarios analizar datos durante un período de tiempo específico, así como aplicar algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de análisis predictivo para hacer predicciones sobre el futuro. El data warehousing implica integración de datos, consolidación de datos y limpieza de datos.
En otras palabras, el data warehousing es el proceso de transformar datos en conocimientos y ponerlos a disposición de los usuarios de manera oportuna para que puedan tomar decisiones más rápidas.
¿Cómo funciona el Data Warehousing?
El proceso de data warehousing transforma datos relacionales y otras fuentes de datos en esquemas multidimensionales con el único propósito de analizar. Durante este proceso de transformación, se crea metadatos para acelerar las consultas y búsquedas. Encima de esta capa se encuentra una capa semántica que organiza y mapea datos complejos en un lenguaje empresarial fácil de entender, como “cliente” o “producto”, para que los analistas puedan construir rápidamente análisis de datos completos sin necesidad de conocer los nombres de las tablas de la base de datos. Luego, finalmente, una capa de analista se superpone a la capa semántica para dar a los usuarios autorizados acceso a los datos y ayudarles a visualizar e interpretar estos datos.
Data Warehousing y Análisis de Datos
El data warehousing y el análisis de datos pueden parecer lo mismo, y aunque son muy similares en muchos aspectos y están interrelacionados, ambos conceptos son procesos diferentes. El data warehousing es el proceso centrado en consolidar todos los datos de la organización en una base de datos común, mientras que el análisis de datos se trata de analizar datos sin procesar y extraer conclusiones de los conocimientos obtenidos. El proceso de análisis de datos solo puede comenzar después de que se haya completado el proceso de data warehousing.
¿Por qué es importante el Data Warehousing?
Un proceso de data warehousing bien establecido es la base de cualquier software de análisis exitoso. Su función principal es alimentar todas las herramientas de análisis, como paneles y informes, para servir mejor a los usuarios de datos. El data warehousing proporciona a los usuarios conocimientos procesables y ayuda a todos dentro de una organización a tomar la decisión correcta en todo, desde la estrategia de marketing y el desarrollo de productos hasta los recursos humanos y la elaboración de presupuestos.
Beneficios del Data Warehousing
El data warehousing viene con una plétora de beneficios, pero estos son algunos de los mejores:
Acelere el proceso de toma de decisiones – el data warehousing mejora la velocidad con la que los usuarios de datos pueden acceder a diferentes conjuntos de datos y, como resultado, facilita que todos deriven conocimientos procesables más rápido. Al transformar datos en información útil, los usuarios de negocio pueden realizar análisis más precisos y confiables y crear informes más útiles con facilidad.
Garantizar la consistencia – los data warehouses están programados para aplicar un formato uniforme a todos los datos recopilados, lo que permite a las organizaciones recopilar datos consistentes y relevantes de numerosos sistemas de origen. Y dado que los datos de todos los departamentos y fuentes están estandarizados, cada usuario de negocio puede producir resultados que están en línea con todos los demás departamentos. Los datos estandarizados también reducen el riesgo de errores en la interrogar y mejoran la precisión general.
Aumenta la seguridad de los datos – una encuesta sobre desafíos de datos realizada por Forbes encontró que las complicaciones relacionadas con los datos cuestan a las empresas más de cinco millones de dólares cada año. Al usar una solución de data warehousing, aprovechando técnicas de seguridad avanzadas como una configuración de “solo lectura esclava” (slave read only), que bloquea código SQL malicioso, y columnas cifradas, puede mantener todas sus fuentes de datos consolidadas y protegidas. Esto disminuye significativamente las amenazas de filtraciones de datos, por lo que sus usuarios pueden estar seguros de que los datos de sus clientes están bien gestionados y seguros.
Inteligencia histórica – los datos históricos normalmente no pueden almacenarse en una base de datos transaccional ni utilizarse para generar informes de sistemas transaccionales, pero los data warehouses sí almacenan información histórica, lo que facilita a los responsables de la toma de decisiones analizar diferentes períodos de tiempo y tendencias para hacer predicciones futuras e impulsar mejoras comerciales continuas.
Ahorre tiempo – dado que los usuarios pueden acceder rápidamente a información comercial crucial de numerosas fuentes desde la misma plataforma, no perderán tiempo recuperando esos datos, sino que se centrarán en su valor. Lo que más ahorra tiempo a los usuarios de negocio es que pueden consultar los datos ellos mismos o con muy poco soporte de TI, lo cual es una situación en la que ambas partes ganan. Los usuarios no tienen que esperar a que TI genere sus informes, y por otro lado, TI está libre de esta tarea y puede centrar su experiencia donde más importa.
Generar un mayor ROI – las organizaciones que han implementado con éxito procesos de data warehousing generan más ingresos mientras ahorran dinero a una tasa más alta que las organizaciones que aún no han invertido en una solución de analítica integrada para ayudarles a comprender y utilizar mejor sus datos.
¿Cómo acelera el Data Warehousing las decisiones comerciales?
Para empezar, como se discutió anteriormente, un data warehousing eficiente puede acelerar los tiempos de carga para preparar y analizar datos. En el mundo de la inteligencia de negocios y el análisis, el data warehousing funciona como la columna vertebral del almacenamiento de datos, proporcionando y realizando consultas complejas y comparando múltiples conjuntos de datos para informar todo, desde decisiones operativas diarias hasta expansiones comerciales en toda la organización.
Para facilitar esto, las soluciones de analítica integrada/BI abarcan tres actividades generales: manipulación de datos (data wrangling) (generalmente facilitada por tecnologías de extracción, transformación y carga [ETL]), almacenamiento de datos y análisis de datos. El data warehousing es el proceso que mantiene todo esto junto e integra, resume y transforma los datos, lo que facilita la investigación y el análisis.
Luego proporcionan una forma fácil de consultar los datos para analizarlos en busca de tendencias, patrones y conocimientos, y visualizar y compartir datos a través de paneles integrados e informes integrados.
Cuando logras que el data warehousing y el análisis trabajen juntos sin problemas, puedes desbloquear todos los beneficios del análisis de datos y acelerar las decisiones comerciales. Cuando se combinan, las herramientas de data warehousing y análisis hacen posible sincronizar y almacenar masas de datos estructurados y no estructurados sobre los que los usuarios de datos pueden ejecutar consultas para transformar datos sobre la marcha y, como resultado, tomar la mejor decisión posible en todo momento.
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