Data Warehouse (DWH): Conceptos Clave, Implementación y Beneficios para la Toma de Decisiones

¿Qué es un Data Warehouse (DWH)?

Un Data Warehouse (DWH) es una colección de datos orientada a un ámbito determinado de la empresa. Es integrada, no volátil y variable en el tiempo, con la finalidad de apoyar la toma de decisiones en la entidad o empresa donde se utiliza.

Características Clave del DWH

• Orientado a Temas: Todos los elementos de datos relativos al mismo evento u objeto del mundo real quedan unidos o relacionados entre sí.
• Variante en el Tiempo: Los cambios producidos en los datos a lo largo del tiempo quedan registrados para que posteriormente puedan observarse las variaciones.
• Integrado: La base de datos del Data Warehouse contiene datos de uno o varios sistemas de la organización, consolidándolos.
• No Volátil: La información es solo de lectura, lo que significa que los datos no se modifican ni eliminan una vez cargados.

Funciones Esenciales del Data Warehouse

• Integración: Integra o reúne datos de varios sistemas de una empresa en una sola base de datos consolidada.
• Transformación de Información: Es responsable de contener los datos necesarios para una organización y transformarlos en información útil en el formato adecuado.
• Separación: La base de datos de un DWH no debe coincidir con la base de datos de un sistema de información operacional, ya que obedecen a objetivos distintos.

Cubos de Información (OLAP)

Los cubos OLAP (Online Analytical Processing) funcionan de manera similar a los cubos de rompecabezas. Mientras que en el juego se trabaja una figura, en el DWH se organizan los datos por tablas y relaciones para facilitar el análisis multidimensional.

Dimensiones

Son atributos relativos a las variables, por ejemplo: descripciones, nombres, zonas, rangos de tiempo, etc.

Variables

Son indicadores de gestión, por ejemplo: beneficios, ventas, gastos, compras, etc.

Elementos Clave de un DWH

• Metadatos: Son los datos acerca de los datos, es decir, información sobre la estructura y el contenido de la data.
• Middleware: Un programa cuya función principal es asegurar la conectividad entre todos los componentes del DWH.

Fases del Diseño e Implementación de un DWH

• Situación de Partida: Brindar la solución a un problema o necesidad específica.
• Tipo de Negocio: El encargado de diseñar el DWH debe tener un alto conocimiento de la empresa que lo solicita.
• Aspecto Técnico: En este punto se debe realizar una inspección del hardware, software y redes existentes.
• Expectativas del Usuario: La elaboración de un DWH debe contar con el apoyo tanto de la parte de operaciones como de la gerencia, ya que estos serán quienes utilicen y manejen dicho sistema.
• Desarrollo: Llevar a cabo la construcción y programación del DWH.
• Prototipo: Creación de un prototipo o modelo del DWH, que no es el producto final entregado a los usuarios, sino una versión de prueba.
• Pruebas Piloto: Ejecución de técnicas de cualquier tipo para verificar que el DWH cumple con lo solicitado.

Ventajas y Desventajas del Data Warehouse

Ventajas:

• Aumenta el valor operacional de las aplicaciones de la empresa.
• Apoya el proceso de toma de decisiones, proporcionando herramientas como informes de gestión, márgenes de gerencia de los últimos 5 años, etc.

Desventajas:

• Pueden ser costosos, incluso más que el propio sistema operacional.
• Sin el mantenimiento adecuado, el DWH puede volverse obsoleto.
• Puede ser requerida algún tipo de información que funcionalmente deba observarse en el sistema de información operativo y no en el DWH.

Minería de Datos

Consiste en la extracción no trivial de información que reside de manera implícita en los datos. Dicha información era previamente desconocida y podrá resultar útil para algún proceso. En otras palabras, la minería de datos prepara, sondea y explora los datos para descubrir la información oculta en ellos.