Qué es un Data Warehouse y cuál es su evolución en la nube

Cada vez es más evidente que el conocimiento es poder, y que los datos, analizados y bien utilizados, nos dan la perspectiva y visión necesarias para tomar las decisiones adecuadas y ser más competitivos. Hoy en día, las empresas disponen de muchos más datos que nunca, gracias a una amplia gama de fuentes, internas y externas, así como aplicaciones en la nube o datos generados por máquinas.

Un Data Warehouse (literalmente, almacén de datos) es un sistema informático dedicado a almacenar y analizar datos para detectar tendencias, pautas y correlaciones con las que obtener información y perspectivas analíticas. Tradicionalmente, las empresas habían usado los Data Warehouses para almacenar e integrar los datos recopilados desde sus fuentes internas (normalmente bases de datos transaccionales), por ejemplo, datos de marketing, ventas, producción y finanzas. Los DW surgieron cuando las empresas se dieron cuenta de que analizar directamente los datos desde esas bases de datos transaccionales ralentizaba (e incluso ‘colgaba’) las BBDD al añadir a su actividad transaccional normal la carga de trabajo de ejecutar los análisis. Por ello, se empezaron a duplicar esos datos en Data Warehouses para analizarlos separadamente, dejando a la base de datos libre para procesar las transacciones.

Al pasar de los años, las fuentes de datos se han expandido más allá de las operaciones internas y transacciones externas. Ahora se generan volúmenes de datos mucho más grandes, más variados y a mayor velocidad desde sitios web, teléfonos móviles y apps, juegos online, aplicaciones bancarias e incluso máquinas. En los últimos años, las empresas han empezado a capturar enormes cantidades de datos a través de dispositivos IoT (Internet de las Cosas).

Limitaciones de los almacenes de datos

Está claro que los Data Warehouses convencionales no fueron diseñados para manejar el volumen, variedad y velocidad de los datos actual. La toma de decisiones guiada por datos ya no está relegada al equipo directivo o a los científicos de datos, sino que se usa para mejorar todos los aspectos de una empresa.

De ahí la demanda creciente de datos y analítica en toda la empresa, lo que puede ralentizar o bloquear el sistema, ya que los recursos de almacenamiento y computación se ven forzados hasta sus límites. Cae la eficiencia y esto hace que las empresas deban invertir más tiempo y dinero en infraestructuras adicionales para cubrir la demanda de procesamiento

Para qué sirve un data Warehouse

Mientras que una base de datos normal recoge datos, un Data Warehouse también puede ordenarlos y analizarlos. Los DW son una de las principales herramientas usadas en la Inteligencia de Negocio (BI), es decir, las actividades orientadas a analizar los datos históricos y desarrollar los planes de futuro. Más allá de clasificar los datos, un DW convierte la información en paneles legibles y comprensibles que pueden usar toda la empresa o sus departamentos.

Generando informes sobre datos históricos de las operaciones, se puede arrojar luz sobre qué funciona bien en una empresa y qué es lo que no funciona. Analizando el rendimiento de productos y servicios, un DW permite visualizar qué prácticas están siendo más rentables, afianzando a la empresa en su crecimiento a largo plazo.

Un almacén de datos mejora la velocidad y la eficiencia accediendo diferentes conjuntos de datos y hace más fácil para los responsables de la toma de decisiones obtener perspectivas y puntos de vista que guíen las estrategias de marketing y corporativas para diferenciarse de la competencia.

¿Cuándo usar un Data Warehouse?

Se recomienda usar un almacén de datos cuando se han de mantener los datos históricos separados de los sistemas transaccionales por motivos de rendimiento. Los almacenes de datos facilitan el acceso a datos históricos provenientes de múltiples ubicaciones, al proporcionar una ubicación centralizada que utiliza formatos, claves y modelos de datos comunes.

La tendencia del Data Warehouses apunta a la nube

Hasta hace poco, lo habitual era que los Data Warehouses se alojasen en servidores propios de la compañía, pero cada vez más se abren paso los DW en la nube. Los principales motivos son dos: su escalabilidad y su rentabilidad.

Un DW en la nube se puede escalar de forma automatizada para responder al momento a los picos de carga de trabajo, así como ampliar las capacidades de almacenamiento de forma similar. El coste es flexible, y generalmente más reducido que el de disponer de costosas infraestructuras que además requieren un mantenimiento complejo y la atención continuada de los técnicos para un funcionamiento óptimo.

En general, cualquier empresa u organización que dependa de los datos para dar mejor servicio, optimizar sus operaciones o competir al máximo nivel de su sector sacará provecho de un Data Warehouse en la nube. A diferencia de los Almacenes de Datos masivos tradicionales, los DW en la nube suponen que tanto grandes como pequeñas empresas pueden dimensionar sus almacenes de datos según sus necesidades y presupuesto, y ampliarlos o reducirlos de forma dinámica e inmediata.

La explotación de datos suele implicar grandes conjuntos de datos, y es, por naturaleza, experimental, lo que complica visualizar su ROI a priori antes de los significativos costes de desplegar un DW en modo local. La nube permite que un almacén de datos se amplíe o reduzca según sea necesario y ofrece un modelo de pago por uso que permite evitar la cuestión de si se debe o no realizar una costosa inversión inicial.

Las arquitecturas modernas en la nube combinan tres elementos básicos: el poder de la data warehousing, la flexibilidad de las plataformas de Big Data y la elasticidad de la nube por una fracción del precio de las soluciones tradicionales. Un ejemplo diáfano es la solución líder de mercado Microsoft Azure Synapse Analytics, que integra data warehouses empresariales y analítica de Big Data.

Azure Synapse ofrece una experiencia unificada para ingerir, preparar, gestionar y proporcionar datos para Business Intelligence (BI) y aprendizaje automático (ML). Azure Synapse tiene un motor de procesamiento SQL distribuido y nativo en la nube. Al igual que otras soluciones de MPP en la nube, separa almacenamiento y procesamiento, que se facturan por separado. Esto permite que sus usuarios escalen los recursos informáticos fácilmente, sin problemas y con libertad.

Somos conscientes de la complejidad que supone la evaluación, diseño y explotación de este tipo de sistemas. El objetivo de COSMO CONSULT es facilitarle estos pasos y acompañarle para convertir a su empresa en un líder de la era digital, para que sea capaz de definir su propio futuro digital. Juntos, encontramos la solución adecuada para sus necesidades de reporting y análisis. Llámanos o escríbenos por email, para hablar acerca de cómo COSMO CONSULT puede ayudarte a sacar más rendimiento a tu negocio.