Cómo el Data Warehouse puede ayudar a las empresas

Un espacio en el que se almacenan los datos de una empresa u organización. El Data Warehouse es, a día de hoy, un recurso clave para que las empresas avances y mejoren funcionamientos y resultados. De ello compartimos algunas claves en este artículo. 

El concepto Data Warehouse va íntimamente ligado a la ciencia de datos, al Big Data. Y es que hace referencia al lugar donde profesionales y compañías almacenan datos e información que previamente ha sido recopilada. Todo ello en un entorno de máxima seguridad para proteger ese material altamente sensible de posibles ciberataques que podría suponer un gran daño para el titular de esos fondos. 

Dicho esto, es recomendable empezar explicando de qué se habla exactamente al hacer referencia a este término: ¿Qué es el data warehouse? ¿Cuáles son sus objetivos? ¿Cómo gestionar el sistema? 

¿Qué es Data Warehouse y en qué consiste?

La propia traducción del anglicismo evidencia la esencia de este recurso: el almacenamiento de datos. El data warehouse consiste en la recopilación, busca y documentación de datos e información que puede ser relevante para empresas, organizaciones, entidades u otro tipo de instituciones. Al efecto es un área estrechamente vinculada con el análisis de datos, con el BIG Data, por lo que ofrece magníficas posibilidades profesionales a quienes quieran avanzar en este campo dentro de su carrera. 

Así podríamos decir que el Data Warehouse se compone de:

• Profesionales especializados en analítica de datos -data scientist. 
• Sistemas para rastrear todo tipo de documentos, información y datos que se recopilan, primeramente.
• Fase de análisis del material que se ha recabado.
• Aplicación de aquello que pueda ser de interés y aprovechar la inteligencia de negocio de la empresa para sacar partido de cara lanzamientos nuevos, mejora de productos en cartera u otro tipo de objetivos que se pudieran estar marcando.

¿Cómo funciona el Data Warehouse?

El funcionamiento del almacenamiento de datos es, en esencia, el esbozado en el punto anterior. Dentro de un data warehouse se van encontrando discos duros y programas donde se guarda la información. Esta se estructura por materia, por fuente, por departamento. Depende del arquitecto de sistemas que decidirá cuál es la mejor fórmula al efecto. 

La documentación que se obtiene puede ser:

1. Estructurada.
2. Semiestructurada.
3. No estructurados.

La arquitectura de un sistema de data warehouse pasa de alguna manera por esta segmentación o niveles: 

1. Nivel inferior, servidor base donde hay información de fuentes muy diferentes. 
2. Nivel medio, donde los datos se transforman en estructuras más complejas y se empiezan a dar relaciones entre los puntos que recopila.
3. Nivel superior: contiene las herramientas para los análisis más avanzados, consulta de informes y otros detalles relativos a datos que son de gran utilidad para el negocio.

En total son cuatro los elementos que conforman los data warehouse: metadatos, que son los datos sobre tus datos, especificando desde la fuente a cómo acceder a ellos, de qué forma se estructuran, etc.; middleware, herramientas de acceso para llegar a la información que se ha almacenado; funciones ETL, son esos datos que se extraen y se modifican para facilitar la labor de analítica y carga de estos; base de datos central, que ejerce de almacén principal.

Diferencias entre Data Lake y Data Warehouse

Junto al Data Warehouse existe otro concepto con el que a veces se cae en la confusión. Nos referimos al data lake, los lagos de datos. ¿Cuáles son las principales diferentes entre data lake y data warehouse?

1. Tipos de datos y estructura. En los data warehouse suele darse la ordenación mientras que en el caso de los data lake, se cae en obtener información un tanto desordenada porque la fuente los ingiere de forma directa. 
2. Los objetivos en los data lake buscan ante todo la rentabilidad y reducir el coste de la gestión de los datos. No necesitan ajustarse a ningún sistema específico y eso facilita las primeras fases del trabajo. Los data warehouse son más complejos. 
3. Diferentes perfiles de usuarios. Mientras que los data lakes van dirigidos por ingeniero sede datos y científicos de datos, los data warehouse son utilizados por analistas de datos y analistas comerciales. Ellos requieren que la información esté previamente procesada, al menos a cierto nivel. 
4. Los ingenieros de datos utilizan los data lakes para almacenar datos entrantes. Los data warehouse están configurados solo para la lectura de usuarios analistas, pueden agregar información si lo vieran necesario.
5. Tamaño. Los almacenes de datos son más pequeños, por la selectividad de la información que recopilan. Los lagos de datos son mucho mayores porque retienen todos los datos que en algún momento podrían ser considerados de importancia para la compañía.

Ventajas del Data Warehouse

Las ventajas de contar con un Data Warehouse son varias. A continuación, destacamos las que suelen reflejar mejor las cualidades de este sistema: 

1. Proporcionan información coherente sobre diversas actividades multifuncionales. 
2. Ayuda a integrar muy diferentes fuentes de datos e información de manera ágil y sencilla.
3. Reduce tiempo de respuesta cuando hay necesidad de elaborar reportes o informes concretos. 
4. Se puede acceder a la información que ha salido de diversas fuentes desde un solo punto.
5. Gran capacidad para mantener datos históricos, importante para quienes necesitan realizar estudios retrospectivos y comparaciones con otros momentos de la historia. 

Ejemplos de Data Warehouse

Existen ejemplos numerosos en la vida diaria de empresas que apuestan por los Data Warehouse. Un caso es el del comercio minorista, que suele almacenar datos relativo a la distribución y el marketing con objeto de saber dónde se encuentra su artículo. También la información retenida les facilita mejorar los servicios, hacer un seguimiento de las ofertas y entender mejor el comportamiento de compra de los usuarios. 

Otro ejemplo interesante está en el mundo de los seguros y la banca. Aquí un número es capaz de mover millones y millones de beneficios o de pérdidas, por lo que tanto el Big Data como específica herramientas como esta de Data Warehouse son imprescindibles en el ámbito financiero y en economía. 

Por último, por abrir más el abanico y que el lector entienda mejor las múltiples aplicaciones del almacenamiento de datos, hay que referirse al cuidado de la salud, de la sanidad. Para ofrecer los mejores tratamientos y ayuda eficiente es calve contar con informes de previsión para saber qué se adecua mejor a cada persona, a cada paciente. 

Tanto esta fórmula como otras estrechamente vinculada al avance de la gestión de los datos y al almacenamiento consciente para sacar partido a la inteligencia de negocio se tratan en varias de las propuestas formativas de la Escuela de Negocios EAE. Concretamente hay que referirse al Máster en Big Data & Analytics y al Global Máster en Business Analytics and Data Strategy. Los alumnos que pudieran estar interesados pueden contactar con el equipo docente para que le dé más detalles al respecto.