Ya está aquí Snowflake Intelligence
La información empresarial al alcance de todos los empleados
Los datos son tan esenciales para la economía mundial como la electricidad. Sin embargo, al igual que necesitamos centrales eléctricas para mantener las luces encendidas y las máquinas en funcionamiento, necesitamos sistemas que recopilen, almacenen y organicen los datos antes de poder sacarles partido.
Los almacenes de datos reúnen ingentes cantidades de diferentes tipos de datos (perfiles de clientes, transacciones financieras, catálogos de productos, registros de equipamiento, tendencias del mercado, etc.) y, a continuación, facilitan la tarea de dividir y segmentar esos datos de una gran variedad de formas. Los almacenes de datos ayudan a los CFO a hacer previsiones sobre los ingresos del año siguiente, a los responsables de RR. HH. a anticiparse a las necesidades de la plantilla, a los responsables de operaciones a optimizar las instalaciones de fabricación y a los CEO a tomar decisiones estratégicas sobre el futuro de su negocio. Los almacenes de datos también están proporcionando una base para las nuevas herramientas de inteligencia artificial al ofrecer fuentes de información de alta calidad para entrenar modelos de IA.
En este artículo vamos a explorar cuáles son las particularidades de los almacenes de datos, los componentes necesarios para su creación y la ventaja competitiva que ofrecen a las organizaciones.
En pocas palabras, un almacén de datos es un repositorio centralizado que almacena datos actuales e históricos de varias fuentes en una organización, diseñado para respaldar la inteligencia empresarial (BI) y las analíticas. Al crear una única fuente de verdad para los datos empresariales, los almacenes de datos ayudan a eliminar las incoherencias y las duplicaciones que se producen cuando diferentes departamentos utilizan sus propios repositorios de datos.
A diferencia de las bases de datos operativas, que se diseñan para gestionar las transacciones cotidianas, los almacenes de datos se optimizan para las consultas complejas, la elaboración de informes y los análisis de datos, a fin de facilitar la toma de decisiones estratégicas. Aunque una base de datos operativa o relacional puede contener información casi en tiempo real sobre el rendimiento de diferentes segmentos de la empresa, los almacenes de datos ofrecen una perspectiva más histórica de toda la organización. Como consecuencia, utilizan diferentes estructuras organizativas y métodos para procesar las transacciones.
Los almacenes de datos también difieren de los data lakes, que se utilizan para almacenar datos sin procesar con el objetivo de usarlos en futuros análisis. Un data lake es algo parecido a una unidad de almacenamiento en la que guardas cosas que podrías necesitar algún día, mientras que en un almacén de datos sabes exactamente lo que tienes y cómo tienes pensado utilizarlo. Un data lake sirve como fuente de datos sin procesar que, posteriormente, se pueden extraer, transformar y cargar en un almacén de datos.
Los data lakehouses son un híbrido más reciente de estos dos conceptos, los cuales combinan la capacidad de un data lake de almacenar datos estructurados y no estructurados a un coste relativamente bajo con las capacidades analíticas avanzadas de un almacén de datos.
Aunque el conjunto exacto de funciones de cada almacén de datos puede variar, normalmente se basan en una arquitectura de tres niveles para procesar datos estructurados, no estructurados y semiestructurados de forma rápida y eficiente.
Es la capa en la que se ingiere y almacena la información de fuentes de datos internas y externas. Estos datos se extraen de su fuente original y se transforman o enriquecen al resolver incoherencias, corregir errores, convertir archivos a un formato uniforme y crear campos que facilitan los cálculos. A continuación, se cargan en un repositorio central, con un proceso conocido como extracción, transformación y carga (ETL). Las arquitecturas más modernas dependen de la capacidad de procesamiento interno del almacén para transformar los datos después de cargarlos, lo que se conoce como ELT.
El nivel medio es donde se realizan los análisis de datos. En este caso, el almacén también captura metadatos técnicos y operativos para llevar un seguimiento del linaje de datos, garantizar su fiabilidad y ayudar a los usuarios a entender qué significan los datos y cómo se pueden utilizar. A continuación, se implementa un motor de procesamiento analítico en línea (OLAP) para analizar miles de filas de datos al mismo tiempo en varias dimensiones. Por ejemplo, los datos de ventas de retail podrían analizarse por su referencia (SKU), importe en dólares de cada venta, coste de las mercancías, fecha y hora de la transacción, ubicación geográfica, identidad de la tienda, segmento de los clientes y muchos otros aspectos.
En la última capa los usuarios pueden realizar análisis ad hoc de los datos, por ejemplo para comparar los volúmenes de ventas en línea con las ventas en tiendas físicas, o analizar el rendimiento de diferentes segmentos de clientes en una amplia gama de ámbitos geográficos. Los usuarios pueden exportar estos resultados a herramientas de inteligencia empresarial o paneles ejecutivos para su posterior análisis.
Por lo tanto, los datos que se originaron en un sistema de gestión de relaciones con los clientes (CRM) o de planificación de recursos empresariales (ERP) se pueden extraer a un almacén de datos, limpiar y estandarizar, optimizar para el análisis, exportar a repositorios más pequeños de dominios específicos, conocidos como data marts, o importar directamente a plataformas o paneles de BI, en los que los usuarios pueden ejecutar consultas sobre los datos.
Todo almacén de datos presenta los mismos componentes fundamentales. Como mínimo, un almacén de datos incluirá:
Además de CRM, ERP y otras bases de datos empresariales, los datos pueden proceder de fuentes externas, como estudios de mercado o transmisiones en tiempo real de aplicaciones web o sensores del Internet de las cosas (IdC).
Herramientas que extraen datos de cada fuente y los limpian, estandarizan y cargan en el almacén.
Área intermedia de almacenamiento en la que los datos sin procesar se almacenan, validan y preparan de forma temporal antes de introducirse en el almacén principal.
El lugar en el que reside físicamente la información, organizada por un esquema: un marco que describe cómo se relacionan los diferentes datos entre sí.
Sistemas que mantienen la información sobre la estructura de los datos, las reglas empresariales que los gobiernan y el historial de los datos a medida que estos se transforman y se utilizan.
Infraestructura técnica que permite a los usuarios plantear preguntas complejas sobre los datos y recibir respuestas sofisticadas.
Controles usados para gestionar la autenticación de los usuarios y los privilegios de acceso, proteger los datos confidenciales y auditar el cumplimiento de las políticas de seguridad.
Herramientas externas que permiten a los usuarios realizar análisis sofisticados, crear informes y ver los resultados.
No todos los almacenes de datos son iguales. Algunos se han diseñado para ayudar con la planificación estratégica a largo plazo, mientras que otros tienen como objetivo gestionar las operaciones tácticas diarias. También existen subconjuntos de almacenes creados para grupos específicos de una organización. Se dividen en tres tipos principales: almacenes de datos empresariales (EDW), almacenes de datos operativos (ODS) y data marts.
Un EDW es un repositorio centralizado que integra datos de los principales sistemas empresariales y brinda una visión completa de toda la empresa. Combina datos de varios sistemas en un formato unificado, puede contener años de datos históricos y se ha diseñado para respaldar la toma de decisiones y la planificación estratégica en todas las funciones de la empresa.
Un ODS se ha diseñado para cerrar la brecha existente entre los sistemas transaccionales, que almacenan datos en tiempo real, y los almacenes de datos utilizados para el análisis y la estrategia a largo plazo. Almacena los datos en su formato original, sin necesidad de procesos de ETL ni ELT. Dado que está diseñado para la toma de decisiones diaria y el análisis en tiempo real, un ODS se actualiza con mayor frecuencia y contiene menos datos históricos que un EDW.
Un data mart suele ser un subconjunto más pequeño de un EDW, limitado a ámbitos empresariales específicos como ventas, marketing, finanzas o recursos humanos. Cada data mart se optimiza para satisfacer las necesidades analíticas de una función empresarial concreta y normalmente es más rápido de implementar y más fácil de mantener debido a su alcance más limitado.
Al igual que sucede con otras funciones de TI esenciales, las organizaciones pueden elegir cómo y dónde implementar un almacén de datos. Las empresas pueden mantener su propio almacén de datos en un centro de datos on-premise, alojarlo en la nube o implementar una arquitectura híbrida que combine ambas opciones. Como se muestra en la siguiente tabla, existen diferencias significativas entre el alojamiento on-premise y en la nube en lo que se refiere a inversión en infraestructura, rendimiento, escalabilidad, mantenimiento y rentabilidad.
Aspecto operativo |
Almacén de datos on-premise |
Almacén de datos basado en la nube |
Infraestructura |
Las empresas compran, instalan y mantienen todos los sistemas de hardware y software para gestionar la pila de TI completa. |
Los proveedores gestionan toda la infraestructura física y las empresas pueden controlar la infraestructura a través de API e interfaces web. |
Rendimiento |
Definido por configuraciones de hardware específicas que los equipos pueden optimizar para workloads específicos. Latencia de red mínima. |
El rendimiento elástico se puede ampliar o reducir en función de las necesidades de los workloads. Los problemas de latencia y la necesidad de compartir recursos con otros inquilinos de la nube pueden afectar negativamente al rendimiento. |
Escalabilidad |
Aumentar las capacidades del almacén requiere una planificación inicial e inversión de capital considerables, y puede desembocar en un sobreaprovisionamiento si la demanda de workloads disminuye. |
Los recursos de cómputo y almacenamiento se pueden escalar casi de forma infinita en función de las necesidades de los workloads mediante un modelo de precios basado en el consumo. |
Mantenimiento |
Las empresas son responsables de todo el mantenimiento, las revisiones y las actualizaciones, por lo que requieren importantes inversiones en personal. |
Los proveedores se encargan de todo el mantenimiento de la infraestructura, mientras que las empresas son responsables de la gobernanza de datos, la seguridad y el mantenimiento de las aplicaciones.
|
Coste |
Requiere una inversión inicial considerable, además de presentar costes operativos continuos, pero estos se mantienen relativamente fijos y predecibles, con independencia del uso real. |
Los costes están directamente relacionados con el uso, lo que puede traducirse en gastos impredecibles, además de grandes cargos por salida de datos. |
Las empresas que optan por soluciones on-premise suelen contar con organizaciones de TI sólidas, implementar workloads predecibles y de gran volumen, y requerir un control total sobre la soberanía, la gobernanza y la infraestructura de los datos. Las organizaciones eligen proveedores de nube cuando carecen de experiencia interna, necesitan una implementación rápida, tienen workloads muy diversos, requieren acceso global a los datos o desean minimizar los gastos de capital iniciales.
Muchas organizaciones están empezando a adoptar enfoques híbridos que combinan el control on-premise para los datos confidenciales con la escalabilidad de la nube para las analíticas y los workloads de desarrollo. Esto les permite optimizar tanto la seguridad como la agilidad, en función de los requisitos específicos de cada caso de uso.
Hay muchos motivos por los que las empresas pueden optar por implementar un almacén de datos. Entre los más importantes se incluyen los siguientes:
Al ser una única fuente de verdad, los almacenes de datos garantizan que toda la organización disponga de la información más precisa y actualizada para tomar decisiones.
La capacidad de analizar años de datos históricos permite a las organizaciones identificar tendencias y patrones de comportamiento operativos a largo plazo, lo que ayuda con la planificación estratégica.
Las capacidades de validación y limpieza integradas de los almacenes de datos garantizan que los datos empresariales sean fiables y estén completos.
Los almacenes de datos basados en la nube pueden escalar automáticamente los recursos de cómputo y almacenamiento en función de la demanda, gestionando así los workloads analíticos de mayor demanda sin un sobreaprovisionamiento.
La mayoría de los almacenes de datos admiten funciones analíticas avanzadas, como el análisis de regresión y la previsión de series temporales, pero algunos también cuentan con capacidades integradas de aprendizaje automático, lo que permite a los científicos de datos gestionar los modelos directamente en el entorno del almacén.
Las bases de datos normales se crean para gestionar las transacciones cotidianas de una organización, mientras que los almacenes de datos se diseñan para realizar consultas analíticas sobre datos históricos, por lo que son ideales para tomar decisiones más estratégicas.
Los almacenes de datos pueden almacenar varios tipos de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados de diversas procedencias, como bases de datos empresariales internas, informes de mercado externos y fuentes de datos en tiempo real.
Al ser una única fuente de verdad, los almacenes de datos pueden eliminar silos, garantizar la coherencia de los datos en todos los departamentos, facilitar el análisis histórico, mejorar el rendimiento de las consultas para las analíticas y proporcionar capacidades fiables de generación de informes.
Los almacenes modernos proporcionan seguridad a nivel empresarial, lo que incluye cifrado, controles de acceso, registros de auditoría y certificaciones de cumplimiento. Los proveedores de nube suelen ofrecer capacidades de seguridad que van más allá de lo que la mayoría de las organizaciones podría implementar por su cuenta.
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