16 De la información al conocimiento: Data Warehouse

16.1 Introducción

La información últimamente ha ido creciendo exponencialmente por lo que hoy en día es la misma la que realmente importa para muchas de las empresas y/o entidades ya que con ello se pueden tomar decisiones sobre el futuro basado en los datos históricos, por lo cuál es un verdadero reto almacenar toda esa enorme cantidad de información y crear reportes de una manera íntegra y rápida; sin embargo, existe una manera distinta de almacenar toda esa información y recuperarla eficientemente a través de los DataWarehouse y DataMart que va más allá de la información transaccional y operacional.

16.2 Artículo

DataMart

De acuerdo a grandes empresas tecnológicas como AWS, Oracle y IBM todas llegan a un punto en común acerca de los Datamart que son un lugar para almacenar datos centrados en un departamento o sección. Por lo que nos dan a entender que es una parte de la información completa siendo esta delimitada por departamentos o secciones según se considere necesario para cada empresa.

DataWarehouse

Un DataWarehouse o centro de datos es un almacén de datos electrónico, en el cuál se almacena información de toda una empresa de ser necesario, se podría decir que es el conjunto de todos los DataMart que es donde se guardan información por cada sección o departamento según se considere necesario. En el vertiginoso mundo de los negocios y la tecnología, la información se ha convertido en el motor que impulsa decisiones cruciales y estrategias empresariales informadas. La gestión efectiva de datos es fundamental para el éxito y la ventaja competitiva de las organizaciones en la era digital. Aquí es donde entra en juego el proceso de Extracción, Transformación y Carga de datos (ETL), una tríada esencial que allana el camino hacia un elemento clave en la arquitectura de la inteligencia empresarial: el Data Warehouse.

Extracción de Datos

La primera fase del proceso ETL es la extracción de datos de diversas fuentes. Esto implica recuperar información relevante de sistemas internos y externos, como bases de datos relacionales, archivos XML y otras fuentes. Durante esta etapa, se identifican y seleccionan los datos clave necesarios para el análisis y la toma de decisiones.

Transformación de Datos

Una vez que los datos se han extraído, se someten a un proceso de transformación. Esto implica la limpieza, filtrado, ordenamiento y agregación de datos. Los datos a menudo provienen de diferentes fuentes en diferentes formatos, por lo que esta etapa es esencial para garantizar que los datos sean coherentes y estén listos para el análisis. Las operaciones de transformación también incluyen la identificación y eliminación de duplicados, la conversión de formatos y la normalización de datos.

Carga de Datos

Finalmente, los datos transformados se cargan en el Data Warehouse, el corazón de la inteligencia empresarial. Durante esta fase, los datos se insertan en una base de datos centralizada que está optimizada para el análisis y la generación de informes. La carga de datos es una operación crítica que garantiza que los datos sean precisos, coherentes y estén disponibles para su posterior exploración.

El Poder del Data Warehouse

El Data Warehouse es mucho más que un simple almacén de datos. Es un repositorio estratégico que almacena información empresarial vital y proporciona la base para el análisis y la toma de decisiones informadas. Gracias al proceso ETL, el Data Warehouse se llena con datos que han sido extraídos de diversas fuentes, transformados en información coherente y cargados en un formato listo para el análisis.

El Data Warehouse se convierte en el cimiento sobre el cual se construyen las estrategias empresariales. Permite a los líderes y analistas explorar datos, descubrir patrones, identificar tendencias y extraer conocimiento valioso. Esta información es esencial para tomar decisiones que impulsen la eficiencia operativa, la innovación y la ventaja competitiva.

Soluciones open source de data warehousing.

Figura 16.1: Soluciones open source de data warehousing.

Casos de Éxito (Amazon RedShift)

De acuerdo con la página de AWS y el uso de su herramienta Amazon RedShift algunos de sus casos de éxito de empresas de renombre son:

Nasdaq: Al ser una empresa que se dedica a operar la bolsa de valores Nasdaq, el uso de un almacén de datos para guardar enormes cantidades de información. Según la experiencia con los servicios que presta Amazon como Amazon S3 y Amazon RedShift pueden cargar datos 5 horas más rápido y de acuerdo con las palabras dichas por Robert Hunt Vicepresidente de Ingeniería De Software de Nasdaq “Pudimos asumir con facilidad el salto de 30 mil millones de registros a 70 mil millones de registros al día gracias a la flexibilidad de Amazon S3 y Amazon RedShift”.

Zynga: Es una empresa desarrolladora de videojuegos para redes sociales de las cuales destacan Words with Friends, Zynga Poker y Farmville y para ellos la analitica es de suma importancia ya que la misión de la empresa es el de conectar al mundo a través de los juegos, por lo que decidieron migrar sus datos a Amazon RedShift y lograron duplicar el rendimiento del proceso extracción, transformación y carga (ETL) por lo que procesan alrededor de más de 5.3TB cada dia.

16.3 Conclusiones

Clave de éxito en la era de los datos: La gestión efectiva de información es esencial para la toma de decisiones estratégicas en el entorno empresarial actual, donde los DataWarehouse y DataMart se rigen como herramientas cruciales para almacenar y analizar datos.

El proceso de Extracción, Transformación y Carga (ETL) emerge como el enlace esencial entre la diversidad de datos generados por múltiples fuentes y su preparación para el análisis en un Data Warehouse, asegurando que los datos sean precisos y listos para la toma de decisiones informadas.

La evolución de la gestión de datos da paso a enfoques como ELT para el análisis de macrodatos en tiempo real, simplificando la arquitectura y mejorando la eficiencia. Casos de éxito como Nasdaq y Zynga ilustran cómo la gestión inteligente de datos impulsa la toma de decisiones estratégicas y el éxito empresarial.

16.4 Referencias

  • [1] “Zynga duplica el rendimiento de extracción, transformación y carga (ETL) al migrar a Amazon Redshift”, Amazon Web Services, acceso el 14 de agosto de 2023, https://aws.amazon.com
  • [2] “Nasdaq Uses AWS to Pioneer Stock Exchange Data Storage in the Cloud”, Amazon Web Services, acceso el 14 de agosto de 2023, https://aws.amazon.com
  • [3] “Los data warehouses en la business intelligence”, IONOS Cloud, acceso el 14 de agosto de 2023, https://www.ionos.es