Almacén de datos Título

Almacén de datos: definición y ventajas en la empresa

Janina Horn

Con la ayuda de un almacén de datos, puede combinar datos de muchas fuentes diferentes en un único repositorio de datos para apoyar el análisis avanzado y la toma de decisiones en su empresa.

En este artículo aprenderá cómo puede utilizar este sistema en su empresa, qué debe tener en cuenta y de qué ventajas se beneficiará.

definición de almacén de datos

Almacén de datos: definición

Un almacén de datos, también conocido como almacén de datos empresariales (EDW), es un sistema que agrupa información de diversas fuentes en un archivo de datos central y uniforme con el fin de Análisis de datos, Minería de datos, inteligencia artificial (AI) y aprendizaje automático promover. 

Con la ayuda de un sistema de almacén de datos, una empresa puede analizar eficazmente grandes cantidades (petabytes y más) de datos históricos, lo que no sería posible con una base de datos tradicional.

Desde hace más de 30 años, los sistemas de almacenamiento de datos forman parte integrante de Inteligencia empresarial-(BI), pero recientemente han evolucionado debido a los nuevos tipos de datos y métodos de alojamiento. 

Antes se alojaba localmente en un ordenador central y se centraba en extraer, limpiar y preparar datos de otras fuentes y cargarlos y mantenerlos en una base de datos relacional. 

Hoy, sin embargo, puede alojarse en una aplicación dedicada o en la nube y dispone de capacidades analíticas, así como de herramientas de visualización y presentación de datos.

Arquitectura

La arquitectura de un almacén de datos describe el diseño y la estructura básicos de un sistema utilizado para almacenar, gestionar y analizar grandes cantidades de datos. La arquitectura consta de varios componentes que funcionan conjuntamente para permitir un tratamiento eficaz de los datos.

Los componentes más importantes son:

Fuentes de datos

Se trata de los datos originales que deben integrarse en el almacén de datos. Pueden proceder de diversos puntos, como sistemas ERP, sistemas CRM u otras bases de datos.

Proceso de extracción de datos

Se trata del proceso de extraer datos de fuentes de datos y cargarlos en el almacén de datos. Este proceso incluye la limpieza y transformación de los datos para garantizar su coherencia y significado.

Modelización de datos

Se trata del diseño de la estructura de los datos. Existen distintos enfoques de la modelización de datos, como el modelo dimensional, el modelo relacional o el modelo orientado a objetos.

Tratamiento de datos

Es el proceso mediante el cual se procesan los datos para generar información significativa. Incluye la agregación, el filtrado y el resumen de los datos.

Preparación de datos

Se trata del proceso de preparación de los datos del almacén de datos para su análisis. Incluye la creación de informes, cuadros de mando y otras herramientas de análisis.

Almacenamiento de datos

Se trata del almacenamiento físico de los datos en el almacén de datos. Existen diferentes tecnologías para el almacenamiento de datos, como las bases de datos relacionales, las bases de datos NoSQL o los dispositivos de almacén de datos.

Análisis de datos

Se trata del proceso de análisis de los datos del almacén de datos para generar información significativa. Incluye la creación de informes, cuadros de mando, cuadros de mando y otras herramientas analíticas.

La arquitectura de un almacén de datos es fundamental para la gestión y el análisis eficaces de grandes cantidades de datos. Una arquitectura bien diseñada puede ayudar a mejorar la calidad de los datos, reducir el tiempo de preparación de los datos y acortar el tiempo de análisis.

almacén de datos olap

OLAP y OLTP en almacenes de datos 

OLAPOLAP, abreviatura de Online Analytical Processing (procesamiento analítico en línea), es una tecnología avanzada de bases de datos que se centra en la eficacia de las consultas y los informes más que en el procesamiento transaccional. El origen de los datos para OLAP procede de las bases de datos OLTP (Online Transactional Processing), que suelen almacenarse en almacenes de datos. 

Con OLAP, se pueden analizar grandes cantidades de datos de forma rápida y sencilla para obtener información valiosa y tomar decisiones informadas. 

A diferencia de las bases de datos tradicionales, OLAP está diseñado para satisfacer las necesidades de las empresas y organizaciones que necesitan realizar análisis de datos complejos.

En contraste con esto OLTP( procesamiento de transacciones en línea), que suele utilizarse para transacciones en tiempo real a través de Internet. 

La diferencia crucial entre ambos radica en su orientación: 

Mientras que OLAP se especializa en evaluaciones analíticas, OLTP se centra en el procesamiento orientado a transacciones. Así, OLAP puede utilizarse para realizar análisis de datos complejos, mientras que OLTP se utiliza principalmente para el procesamiento rápido y fiable de transacciones.

Las herramientas OLAP están diseñadas específicamente para el análisis multidimensional de datos dentro de un almacén de datos, que incluye tanto datos históricos como transaccionales. 

Las áreas de aplicación comunes de OLAP incluyen Minería de datos y otros Aplicaciones de inteligencia empresarial, cálculos analíticos complejos y Escenarios de previsión y Funciones de información empresarial como Análisis financiero, Presupuestos y Planificación de previsiones

Con la ayuda de OLAP, las empresas pueden analizar fácil y eficazmente sus datos y obtener información valiosa para optimizar sus procesos empresariales y mejorar sus decisiones.

OLTP está diseñado para ello, aplicaciones basadas en transacciones procesando las transacciones corrientes con rapidez y precisión. 

Las áreas típicas de aplicación de OLTP incluyen Cajeros automáticos, Programas de comercio electrónicoEl Procesamiento de extractos de tarjetas de crédito, Reservas en línea, sistemas de reserva y Herramientas de gestión de documentos.

fondo verde estrella copo de nieve sistema

Los 2 esquemas de los almacenes de datos

Los esquemas representan procedimientos que controlan la disposición de la información en una base o almacén de datos. 

Existen dos tipos principales de esquemas, el esquema en estrella y el esquema en copo de nieve, que determinarán en gran medida el diseño de su modelo de datos:

  • Star Scheme: Este esquema contiene una tabla de hechos que puede combinarse con varias tablas de dimensiones desnormalizadas. Es el esquema más sencillo y habitual, y los usuarios se benefician de una mayor velocidad de consulta.
  • Esquema de copo de nieve: El esquema de copo de nieve es menos común, pero es una forma alternativa de organización. En este caso, la tabla de hechos está vinculada a varias tablas de dimensiones normalizadas, que a su vez tienen tablas subordinadas. Los usuarios de este esquema de copo de nieve disfrutan de la ventaja de una redundancia de datos reducida, pero deben esperar un rendimiento de consulta costoso.

Almacén de datos frente a base de datos, lago de datos y datamart

Los términos almacén de datos, lago de datos y datamart se utilizan a menudo como sinónimos, pero existen algunas diferencias entre ellos, que se explican con más detalle a continuación.

Almacén de datos frente a lago de datos

A Almacén de datos actúa como un repositorio central que recoge datos brutos de diversos orígenes y los estructura utilizando esquemas predefinidos para el análisis de datos. 

En cambio, el Lago de datos un almacén de datos sin los esquemas predefinidos, ofreciendo así un mayor nivel de análisis. 

Almacén de datos frente a Datamart

A Datamart representa un conjunto seleccionado de datos dentro de un almacén de datos que se adapta específicamente a una unidad de negocio o departamento concreto. 

Al centrarse en una pequeña parte de los datos, un datamart permite obtener información más rápida y específica para un departamento o unidad de negocio de lo que sería posible con un conjunto de datos de un almacén de datos completo.

Almacén de datos frente a lago de datos

Principalmente, una base de datos tiene como objetivo procesar consultas rápidamente y procesar transacciones de forma eficiente, más que realizar análisis exhaustivos. 

Por lo general, una base de datos actúa como un repositorio de datos concentrado para una aplicación específica, mientras que un almacén de datos almacena la información de una (o incluso todas) las aplicaciones de su empresa.

Una base de datos se centra en la actualización continua de datos en tiempo real. 

En cambio, un almacén de datos abarca un área mucho más amplia y recopila datos tanto actuales como históricos para que puedan utilizarse en análisis predictivos, aprendizaje automático y otros métodos de análisis inteligente.

Tipos de almacenes de datos

Puede implantar distintos tipos de almacenes de datos en su empresa, en función de la variante que mejor se adapte a ella.

Almacén de datos en nube

Un almacén de datos en la nube es un almacén de datos especializado que se ofrece como servicio gestionado en la nube. 

En los últimos años, la popularidad de los almacenes de datos basados en la nube se ha disparado, ya que cada vez más empresas utilizan servicios en la nube para descargar sus centros de datos locales.

Un almacén de datos basado en la nube permite que toda la infraestructura del almacén de datos sea asumida por el proveedor de la nube. 

Esto significa que el cliente no tiene que hacer ninguna inversión inicial en hardware o software y no tiene que preocuparse de gestionar o mantener una solución de almacenamiento de datos. El resultado es una solución atractiva y sencilla para el cliente.

Software de almacén de datos (local/licencia)

Las empresas tienen la opción de adquirir una licencia de almacén de datos e instalarlo en su propia infraestructura. 

Aunque esto suele implicar costes más elevados que un servicio de almacén de datos en la nube, puede ser una mejor opción para las autoridades públicas, las instituciones financieras u otras organizaciones. 

Especialmente si se desea un mayor grado de control sobre los datos o si deben cumplirse normas estrictas en materia de seguridad, protección de datos u otros reglamentos.

Dispositivo de almacén de datos

Un dispositivo de almacén de datos es una solución totalmente integrada de hardware y software que una empresa puede conectar directamente a su red y utilizar. 

Combina CPU, memoria, sistema operativo y software de almacén de datos en una única solución. 

En comparación con las implantaciones en la nube y en las instalaciones, un dispositivo de almacén de datos proporciona un Equilibrar los costes de inversión, la velocidad de implantación, la escalabilidad y el control de la gestión.

Ventajas de un almacén de datos

Si utiliza un almacén de datos en su empresa, se beneficiará de las siguientes ventajas a corto y largo plazo:

  • Mejor calidad de los datos: Los datos procedentes de fuentes dispares limitan la capacidad de los responsables de la toma de decisiones para establecer estrategias empresariales fiables. Permite la integración de datos para que puedas utilizar todos los datos de la empresa en cada decisión empresarial.
  • Información empresarial más rápida: La multitud de fuentes de datos plantea un gran reto a los responsables de la toma de decisiones a la hora de desarrollar estrategias corporativas resistentes. Con un almacén de datos, la integración de datos se hace posible, haciendo que los datos corporativos sean utilizables en cualquier momento y para cualquier decisión. Esto hace que la toma de decisiones sea mucho más eficiente y fundamentada.
  • Mejor toma de decisiones: Un almacén de datos fomenta diversas capacidades de inteligencia empresarial, como la minería de datos (descubrimiento de estructuras y conexiones ocultas en los datos), inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Estas herramientas pueden ser utilizadas por profesionales y ejecutivos de datos para obtener pruebas sólidas que permitan tomar decisiones más inteligentes en casi cualquier área de la empresa, desde las operaciones comerciales hasta la gestión financiera o la gestión de inventarios.
  • Alcanzar y ampliar objetivos competitivos: Los factores enumerados son responsables en gran medida de que una empresa pueda analizar una variedad de datos de forma más rápida y eficaz que utilizando diferentes almacenes de datos. Esto aumenta las posibilidades de obtener información valiosa y, por tanto, el potencial de la empresa.
almacén de datos konfuzio

Optimice los flujos de trabajo documentales con Konfuzio y almacenes de datos

Konfuzio es una plataforma de automatización de documentos basada en IA que extrae datos estructurados de documentos no estructurados como facturas, contratos y recibos. 

Los almacenes de datos permiten guardar estas grandes cantidades de datos estructurados y semiestructurados de distintos orígenes.

El vínculo entre Konfuzio y los almacenes de datos es profundo, ya que Konfuzio puede alimentar sin problemas los almacenes de datos con los datos extraídos de documentos no estructurados. 

Esto permite Análisis, informes y visualizacionesque proporcionan una visión profunda de los datos. La automatización de la extracción de datos por Konfuzio conlleva una reducción significativa del tiempo y el esfuerzo necesarios para recopilar y preparar los datos para el análisis. 

Esto permite a las empresas acceder a los datos de forma más rápida y eficaz y obtener información valiosa.

Una vez extraídos los datos, pueden transformarse y cargarse en un almacén de datos donde pueden combinarse con otras fuentes de datos, analizarse y visualizarse con herramientas de inteligencia empresarial. 

De este modo, las empresas pueden conocer mejor sus operaciones, identificar tendencias y tomar decisiones basadas en datos.

En general, la integración de Konfuzio y almacenes de datos puede ayudar a las empresas a agilizar sus procesos de gestión de datos, mejorar su calidad y obtener una ventaja competitiva en sus respectivos sectores.

Ventajas de la combinación Konfuzio y Data Warehouse

La combinación puede mejorar su negocio de varias maneras:

  • Mayor eficacia: Al automatizar la extracción de datos de documentos no estructurados, Konfuzio puede reducir significativamente el tiempo y la mano de obra necesarios para capturar y preparar los datos para su análisis. Esto puede hacer que su empresa sea más eficiente, ya que sus empleados dedican menos tiempo a la introducción manual de datos y más a tareas que aportan valor añadido.
  • Mejora de la calidad de los datos: La plataforma basada en IA de Konfuzio puede ayudar a garantizar la precisión de los datos extrayendo automáticamente datos estructurados de documentos no estructurados. Esto puede mejorar la calidad de sus datos al reducir el riesgo de errores que pueden producirse durante la introducción manual de datos.
  • Mejores conocimientos: Al combinar datos de distintos orígenes en un almacén de datos, obtendrá una mejor perspectiva de sus operaciones y podrá tomar decisiones basadas en datos. El sitio Funciones de extracción de datos de Konfuzio le ayudan a recopilar datos de fuentes no estructuradas que le proporcionan información adicional sobre su empresa a la que antes no podía acceder.
  • Ventaja competitiva: Con la ayuda de Konfuzio y un almacén de datos, puede obtener una ventaja competitiva en su sector tomando decisiones más rápidas y fundamentadas. Esto le permite identificar tendencias, optimizar procesos y reaccionar más rápidamente a los cambios del mercado.

En general, la combinación de Konfuzio y un almacén de datos puede ayudar a que su empresa sea más eficiente, mejore la calidad de los datos, obtenga mejores conocimientos y le proporcione una ventaja competitiva.

Konfuzio se puede encontrar aquí prueba gratuita.

Conclusión: almacén de datos para optimizar su almacenamiento y análisis

Si utiliza un almacén de datos, se beneficiará de numerosas ventajas, como una mejor calidad de los datos y la posibilidad de tomar las decisiones competitivas adecuadas de forma rápida y flexible.

Dependiendo del sector al que pertenezca y de cómo esté configurada la infraestructura, hay distintas formas de integrarla en su empresa.

Si a continuación utiliza otras herramientas, como Konfuzio en combinación con almacenes de datos, podrá optimizar toda un área de su empresa. 

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