¿Qué es el data warehouse y para qué sirve?

En el panorama empresarial actual, donde las compañías dependen cada vez más del uso correcto de sus datos para la toma de decisiones comerciales y estratégicas, contar con informes y análisis como los que facilita el data warehouse se convierte en una herramienta fundamental.

El data warehouse, que literalmente significa almacén de datos, es un sistema de gestión y almacenamiento de datos que permite recabar, administrar y transformar grandes volúmenes de datos —en bruto— de diversas fuentes, como clientes empleados o ventas, con la finalidad de conectarlos, analizarlos y convertirlos en información útil y de fácil acceso

A través del data warehouse es posible extraer información fundamental con la que optimizar los beneficios o costos de cada organización, entre otros aspectos, lo que lo convierte en un elemento central para las tareas analíticas desarrolladas por el área de Business Intelligence (BI) de la empresa. 

Además de funcionar a modo de base de datos, el data warehouse es un potente activo que incluye herramientas que permiten extraer, transportar, transformar y cargar datos, hacer procedimientos analíticos en línea, entre otras funciones, con las que aumentar sus ventajas competitivas.

¿Para qué sirve el data warehouse?

Fundamentalmente, el data warehouse sirve para tomar decisiones basadas en datos estructurados, que pueden compararse, y que se pueden aplicar a diversos procesos empresariales como marketing, ventas y finanzas, pero además permite:

1. 1. Aumentar la productividad y optimizar los recursos al no ocupar otras áreas de la empresa en labores de generación de informes, reduciendo a la vez el tiempo necesario para analizar los datos.
   2. Obtener información coherente y de calidad al convertir datos de diversos sistemas a un formato común y estableciendo una estandarización para toda la organización.
   3. Mantener registros históricos a través del almacenamiento de grandes volúmenes de datos de diferentes períodos de tiempo. Con esto se pueden realizar predicciones futuras y crear comparativas, en base a las tendencias registradas bien sea para inversiones, políticas de precios, etc.
   4. Potenciar los resultados almacenados a través del uso de modelos de machine learning o Inteligencia Artificial, para generar audiencias de marketing o incluso predecir fluctuaciones financieras.
   5. Identificar áreas de satisfacción y/o frustración del cliente.
   6. Facilitar a los usuarios finales de una empresa el fácil acceso a datos relevantes, de diferentes orígenes y desde una sola plataforma, como informes, cuadros de mandos…
   7. Tomar mejores decisiones y en una menor cantidad de tiempo.
   8. Detectar fraudes, llevar a cabo análisis de reposicionamientos de producto, descubrir áreas de oportunidades y gestionar mejor los activos corporativos.

Tipos de data warehouse

Existen fundamentalmente dos grandes tipologías de data warehouse. 

1. Según su actualización:

• En tiempo real

La información se actualiza cada vez que se ingresan nuevas recopilaciones de datos, disponiendo siempre de la última versión de la información.

• Offline

Los datos se actualizan cada cierto periodo de tiempo según lo que se establezca, pudiendo ser diaria, semanal y mensual.

2. Según su categoría:

• Data warehouse de empresas

Se trata de depósitos de datos centralizados que facilitan la toma de decisiones empresariales. Algunos de sus principales beneficios es que son datos organizados y presentados de manera uniforme que incluyen el acceso a información entre organizaciones, permiten realizar consultas complejas y hacer evaluaciones a futuro, basadas en datos que ayudan a evaluar riesgos de forma anticipada.

• Operational data store (ODS)

En Ods todos los datos se actualizan en tiempo real, lo que los hace muy útiles para actividades rutinarias como el registro de informes, de empleados y transacciones de venta. Este tipo de base se usa generalmente como un área lógica provisional para un almacén de datos.

• Data mart

Esta subcategoría de data warehouse está diseñada para empresas del área de ventas o finanzas para brindarle asistencia a un departamento, región o unidad comercial en particular. Los datos pueden ser recolectados desde diversas fuentes y se usan para realizar un análisis detallado sobre lo que ocurre en un negocio. Los datos del data mart se almacenan en el ODS diariamente,  semanalmente o según se configure. 

Diferencia entre Data Warehouse y Big Data

Tras una primera definición es posible que se considere que el data warehouse y el big data son dos conceptos idénticos pero, a pesar de que ambos están relacionados con el manejo y análisis de grandes cantidades de datos, existen algunas diferencias entre ellos:

• Definición. El big data se refiere a un grupo de grandes volúmenes de datos y de diversa variedad que necesitan tecnologías y herramientas especializadas para su procesamiento y análisis. Por su parte, el data warehouse es un sistema centralizado de almacenaje de datos estructurados, el cual está optimizado para aportar análisis y reportes de forma sencilla. 
• Origen de los datos. La información del big data viene de diversas fuentes como celulares, redes sociales, etc., en el caso del data warehouse estos provienen fundamentalmente de sistemas transaccionales (como bases de datos operacionales) y otras fuentes estructuradas.
• Estructura de datos. El data warehouse está creado para almacenar datos estructurados y el  big data puede incluir datos estructurados, semi-estructurados y no estructurados.
• Escalabilidad. El data warehouse se basa en la escalabilidad vertical para manejar grandes conjuntos de datos de una sola fuente. El big data lo hace horizontalmente para manejar grandes volúmenes de datos y el procesamiento distribuido.
• Velocidad. El data warehouse se enfoca en analizar datos históricos y el big data en el procesamiento de datos en tiempo real.

Si bien mantienen diferencias, para dominar correctamente el data warehouse es fundamental tener conocimientos en big data con los que conocer de forma global el ciclo de captura, almacenamiento, procesamiento, análisis e interpretación y visualización de datos

¿Quién utiliza el data warehouse?

El uso del data warehouse está cada vez más extendido y es usado por cualquier empresa que maneja grandes cantidades de datos y busca asistencia en la toma de decisiones.

Para tomar ventaja de toda la valiosa información que se extrae de la recopilación y análisis de un data warehouse y aprovecharla para obtener excelentes rendimientos empresariales se necesitan trabajadores cualificados que tengan conocimientos globales del ciclo de captura, almacenamiento, procesamiento, análisis e interpretación y visualización de datos.

A través de una Maestría en Big Data como la de UNIR México no solo se adquieren estas habilidades sino que se obtienen conocimientos de las herramientas más utilizadas en el big data y en temas de actualidad muy valorados como la inteligencia artificial y la industria 4.0. 

Con estos estudios teóricos prácticos se puede acceder a puestos con mayor empleabilidad y retribución salarial en sectores como:

• Telecomunicaciones: para estudiar los cambios del mercado y diseñar estrategias acordes o llevar a cabo auditorías.
• Aviación: para realizar el seguimiento de equipajes, el control de los destinos más frecuentes, ofrecer promociones personalizadas..
• Empresas minoristas: para estudiar las características demográficas de sus clientes o sus hábitos de compra.
• Sector bancario: para ayudar a identificar clientes potenciales o posibles fraudes y analizar el desempeño de sus diferentes productos, entre otros.
• Sector seguros: para realizar análisis de reclamaciones  y del comportamiento de los clientes.
• Campo de la salud: para predecir los resultados de un tratamiento, producir informes sobre pacientes o incluso compartir datos con las compañías aseguradoras.
• Grandes cadenas de consumo masivo: para las áreas de distribución, marketing, inventario y logística, así como  comprender a los consumidores y optimizar los precios o lanzar campañas publicitarias personalizadas.
• Turismo y hotelería: para analizar preferencias y hábitos de los viajeros y usarlos en las campañas publicitarias y promocionales.