Ejemplo de mercado de datos
El concepto de data warehousing no es nuevo en el mundo empresarial, donde todas las decisiones que toman las organizaciones se basan en datos. Sin embargo, la aplicación del data warehousing se actualiza constantemente, y se están desarrollando formas más innovadoras para sacarle el máximo partido. El concepto cambiante de data warehousing ayuda a los directivos de las empresas a tomar mejores decisiones mediante la planificación estratégica y a superar a sus competidores a largo plazo.
Si su empresa también busca formas de acelerar el ritmo de los procesos de integración de datos, análisis e informes, la implementación de una solución de almacenamiento de datos basada en la nube le ayudará. Con un almacén de datos eficaz, obtendrá el poder de consolidar todos sus datos esparcidos por diferentes sistemas y plataformas de origen en un único lugar para realizar informes y análisis eficaces.
Un almacén de datos es un tipo de sistema de gestión de datos diseñado para almacenar grandes cantidades de datos agregados de varias fuentes diferentes dentro de una organización con fines de información y análisis. Ayuda a la creación de informes que asisten a los gerentes de negocios en el manejo de consultas complejas que se interponen en la toma de decisiones críticas de negocios. Con un almacén de datos eficazmente funcional, respaldado por una tecnología avanzada, es mucho más fácil para las organizaciones disponer de todos sus datos empresariales para garantizar el crecimiento y el éxito de su negocio.
Ejemplos de almacenamiento de datos en el mundo real
En esencia, la inteligencia empresarial es la capacidad de responder a preguntas complejas sobre sus datos y utilizar esas respuestas para tomar decisiones empresariales fundamentadas. Para hacerlo bien, se necesita un almacén de datos, que no sólo proporciona una forma segura de centralizar y almacenar todos sus datos, sino también un método para encontrar rápidamente las respuestas que necesita, cuando las necesita.
Las empresas utilizan los almacenes de datos para gestionar las transacciones, comprender sus datos y mantenerlo todo organizado. En resumen, los almacenes de datos hacen que grandes cantidades de información sean más utilizables para organizaciones de todos los tamaños y tipos.
Esto los ha convertido en el eje de los canales de datos y los sistemas de inteligencia empresarial en todo el mundo. Y entender cómo funcionan los almacenes de datos puede ayudarle a aprovechar todo el potencial de la inteligencia empresarial (no es tan complejo como parece).
Un almacén de datos es un sistema de gestión de datos que almacena grandes cantidades de datos para su posterior uso en el procesamiento y el análisis. Se puede pensar en él como un gran almacén donde los camiones (es decir, los datos de origen) descargan sus datos. A continuación, esos datos se clasifican en filas y filas de estanterías bien organizadas que facilitan la localización posterior de lo que se busca exactamente.
Ejemplos de software de almacén de datos
En informática, un almacén de datos (DW o DWH), también conocido como almacén de datos empresariales (EDW), es un sistema utilizado para la elaboración de informes y el análisis de datos y se considera un componente central de la inteligencia empresarial[1] Los DW son depósitos centrales de datos integrados procedentes de una o varias fuentes dispares. Almacenan datos actuales e históricos en un único lugar[2] que se utilizan para crear informes analíticos para los trabajadores de toda la empresa[3].
Los datos almacenados en el almacén se cargan desde los sistemas operativos (como los de marketing o ventas). Los datos pueden pasar por un almacén de datos operativos y pueden requerir una limpieza de datos[2] para garantizar la calidad de los datos antes de que se utilicen en el DW para la elaboración de informes.
El típico almacén de datos basado en extracción, transformación y carga (ETL)[4] utiliza capas de preparación, integración de datos y acceso para albergar sus funciones clave. La capa de preparación o base de datos de preparación almacena los datos en bruto extraídos de cada uno de los sistemas de datos de origen dispares. La capa de integración integra los conjuntos de datos dispares transformando los datos de la capa de preparación y almacenando a menudo estos datos transformados en una base de datos del almacén de datos operativos (ODS). A continuación, los datos integrados se trasladan a otra base de datos, a menudo llamada base de datos del almacén de datos, donde los datos se organizan en grupos jerárquicos, a menudo llamados dimensiones, y en hechos y hechos agregados. La combinación de hechos y dimensiones se denomina a veces esquema en estrella. La capa de acceso ayuda a los usuarios a recuperar los datos[5].
Base de datos frente a almacén de datos
Para tomar decisiones informadas, las empresas necesitan datos precisos y accesibles. La parte “accesible” es clave: si los datos no están centralizados y disponibles para toda la organización, se crean silos de datos. Los silos son excelentes para la agricultura… pero no tanto para otras empresas.
Una de las principales razones de los silos de datos es la falta de automatización: los datos deben trasladarse manualmente de una fuente a una base de datos, de una aplicación a otra, etc. Esta fricción fomenta una cultura de silos de datos, lo que limita la capacidad de una empresa para tomar decisiones basadas en datos, lo que inhibe el crecimiento. Además, dada la enorme cantidad de datos en bruto que puede generar una empresa, el intercambio manual de datos se convierte rápidamente no sólo en algo poco práctico, sino en algo imposible.
Para solucionar esto, podemos recurrir al almacenamiento de datos. El almacenamiento de datos crea un sistema escalable y potente en el que los datos se procesan automáticamente y se comparten con las partes adecuadas. Al organizar los datos en un solo lugar, sus empleados pueden resolver los problemas con mayor rapidez y cumplir los plazos de forma sistemática.