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¿Qué es un almacén de datos?

Ilustración de elementos informáticos centrados en un signo de interrogación

Descripción general

Un almacén de datos es un depósito central diseñado para almacenar, organizar y analizar grandes volúmenes de datos procedentes de múltiples fuentes.

Está diseñado para apoyar la inteligencia empresarial, la elaboración de informes y los análisis avanzados, lo que permite a las organizaciones tomar decisiones más rápidas y fundamentadas. Ya se trate de analizar el comportamiento de los clientes, prever el inventario o hacer un seguimiento del rendimiento financiero, un almacén de datos proporciona una base fiable.

Almacén de datos

Por qué son importantes los almacenes de datos en una empresa moderna

Las empresas modernas confían en los almacenes de datos para unificar datos aislados y ofrecer información precisa y oportuna.

A diferencia de las bases de datos tradicionales, creadas para las operaciones cotidianas, los almacenes de datos están optimizados para consultas complejas, análisis de tendencias a largo plazo e informes de alta velocidad entre departamentos y sistemas.

Las organizaciones generan grandes cantidades de datos, procedentes de sistemas ERP, CRM, dispositivos IoT, plataformas de comercio electrónico y fuentes externas como fuentes de mercado y redes sociales. Sin un enfoque centralizado para recopilar y organizar esos datos, siguen estando fragmentados, son incoherentes y están infrautilizados.

Un almacén de datos moderno y bien diseñado no sólo reduce los informes de días a segundos, sino que también ayuda:

  • Romper los silos de datos entre unidades de negocio
  • Acelerar la comprensión de los datos históricos y en tiempo real
  • Acceso seguro y regulado a datos fiables
  • Respaldar el cumplimiento de la normativa sectorial y regional

Principales ventajas de un almacén de datos

Las empresas que centralizan sus análisis en un almacén de datos observan mejoras cuantificables: consultas más rápidas en terabytes de datos, menos conciliaciones manuales y mayor confianza en los indicadores clave de rendimiento extraídos de múltiples unidades de negocio.

  • Acceso centralizado: Consolide datos de sistemas y aplicaciones dispares.
  • Mayor rendimiento: Optimice la velocidad de consulta para análisis complejos a gran escala.
  • Informes precisos: Utiliza datos históricos para métricas y KPI de confianza.
  • Mejora de la calidad de los datos: Aplique reglas de validación, limpieza y transformación.
  • Toma de decisiones escalable: Capacite a los usuarios y analistas empresariales con herramientas de autoservicio.

Explicación de la arquitectura de un almacén de datos

Todos los procesos analíticos pasan por cinco capas básicas: la ingestión, la puesta en escena, el almacenamiento, la consulta y la gobernanza. Comprender cada capa ayuda a identificar las ralentizaciones, controlar los costes y mejorar la precisión de las consultas.

  • Ingesta de datos: Extraer, transformar y cargar (ETL/ELT), o cargar-transformar, datos de sistemas fuente.
  • Capa de almacenamiento: Organizar los datos en esquemas optimizados para el análisis.
  • Gestión de metadatos: Seguimiento del linaje, el contexto y la estructura de los datos.
  • Capa de consulta: Interfaz con herramientas de BI, API o motores SQL.
  • Gobernanza & seguridad: Control de acceso, conformidad y auditabilidad.

Tipos de almacenes de datos

El tipo adecuado de almacén de datos depende de la rapidez con la que se necesite acceder a los datos, de quién los utilice y de las decisiones que se tomen con ellos. Desde análisis centralizados a largo plazo hasta informes operativos rápidos o vistas a nivel de departamento, cada modelo admite un conjunto diferente de prioridades.

  • Almacén de datos de empresa (EDW): Un repositorio centralizado e integrado que abarca toda la empresa.
  • Almacén de datos operativos (ODS): un repositorio más ágil para necesidades a corto plazo o casi en tiempo real.
  • Mercados de datos: Subconjuntos de un almacén de datos adaptados a departamentos o casos de uso individuales.

Esquemas en los almacenes de datos

Los esquemas definen cómo se estructuran los datos para su consulta. La elección correcta afecta a la velocidad, la eficacia del almacenamiento y la facilidad de elaboración de informes.

  • Esquema en estrella: Una tabla de hechos central vinculada a tablas de dimensiones para mayor simplicidad y rapidez.
  • Esquema de copo de nieve: Las tablas de dimensiones normalizadas reducen la redundancia, pero pueden aumentar la complejidad de las consultas.
  • Esquema de galaxia: Un esquema con múltiples tablas de hechos que comparten tablas de dimensiones, a menudo utilizado cuando se trata de procesos de negocio interconectados.

Puede obtener un mayor rendimiento de las consultas, un análisis de datos mejorado, una gestión de datos simplificada y flexibilidad en función de las necesidades de su empresa.

Almacén de datos frente a base de datos: ¿Cuál es la diferencia?

Mientras que las bases de datos tradicionales gestionan transacciones y datos operativos en tiempo real, los almacenes de datos están diseñados para analizar grandes volúmenes de datos históricos. Entender la diferencia ayuda a los equipos a elegir la plataforma adecuada para el rendimiento, la escala y la información.

Característica Base de datos tradicional Almacén de datos
Propósito Transacciones diarias (OLTP) Análisis histórico (OLAP)
Volumen de datos Baja Más alto
Complejidad de la consulta Simple Complejo, multifuente
Frecuencia de actualización Constante Periódico
Usuarios Equipos de operaciones Analistas, responsables políticos

¿Almacén de datos, lago de datos o casa del lago?

La decisión se reduce a estructura frente a flexibilidad. Los almacenes sobresalen en el análisis gobernado y repetible; los lagos ofrecen libertad de datos en bruto; los almacenes de lago aspiran a equilibrar ambos.

  • Almacén de datos: Datos estructurados y conservados para el análisis.
  • Lago de datos: Datos en bruto, no estructurados o semiestructurados para mayor flexibilidad.
  • Lakehouse: Un enfoque híbrido que combina ambos modelos.

Principales casos de uso del almacenamiento de datos

Desde el análisis del valor del ciclo de vida del cliente hasta la predicción de retrasos en la cadena de suministro, los almacenes de datos potencian los análisis que impulsan resultados empresariales cuantificables.

  • Análisis de clientes: Seguimiento del comportamiento, la retención y la pérdida de clientes en todos los canales.
  • Ventas & marketing: Alinee el rendimiento de los proyectos con la atribución de marketing
  • Finanzas: Analizar P&L, presupuestos, previsiones y cumplimiento.
  • Cadena de suministro: Predecir las perturbaciones y optimizar el aprovisionamiento
  • Operaciones: Impulse la eficiencia mediante el conocimiento de los activos y los procesos

Vea cómo GUESS logró consultas 400 veces más rápidas, se expandió de 3 TB a 36 TB y capacitó a 80% del personal global con perspectivas utilizando OpenText™ Analytics Database (Vertica).

Tendencias de despliegue en la nube, híbrido y moderno

Los almacenes nativos de la nube escalan según la demanda, las configuraciones híbridas equilibran la seguridad y la flexibilidad, y las estrategias multi-nube optimizan el cumplimiento y la resiliencia.

  • Las plataformas nativas en la nube se escalan fácilmente y admiten la ingesta en tiempo real.
  • Las implantaciones híbridas combinan sistemas locales con análisis en la nube.
  • Las arquitecturas multi-nube permiten el cumplimiento regional y el equilibrio de la carga de trabajo.

Cómo elegir el almacén de datos adecuado

Identifique sus fuentes de datos actuales, sus previsiones de crecimiento y sus necesidades de consulta. La mejor opción podrá manejar entre 10 y 100 veces más datos y usuarios sin perder rendimiento.

  • Modelo de implantación: En las instalaciones, en la nube o híbrido.
  • Requisitos de rendimiento: Usuarios simultáneos, velocidad de consulta, tiempo de actividad.
  • Volumen de datos: Escalabilidad y formato de almacenamiento (columnar vs fila).
  • Seguridad y conformidad: Cifrado, funciones de los usuarios, soberanía de los datos.
  • Integración: Compatibilidad con herramientas BI, APIs, fuentes de datos.

¿Cómo puede ayudarle OpenText a aprovechar las ventajas de los almacenes de datos?

Un almacén de datos es tan valioso como la información que proporciona, y eso depende de la velocidad, la accesibilidad y la confianza en los datos. OpenText Analytics Database le ayuda a maximizar estas ventajas combinando un rendimiento de nivel empresarial con capacidades integradas de gobernanza y análisis avanzado.

Con OpenText, puede:

  • Reduzca el tiempo de obtención de información: gracias a la ejecución de consultas de alto rendimiento, los analistas pueden ejecutar informes complejos sobre miles de millones de registros en cuestión de segundos, no de horas.
  • Rompa silos más rápidamente: la integración perfecta con múltiples fuentes de datos, incluidos sistemas heredados, API y plataformas en la nube, garantiza que su almacén refleje una visión completa y actualizada de la empresa.
  • Mantener datos fiables: la calidad de los datos integrada, el seguimiento del linaje y los flujos de trabajo de validación ayudan a garantizar que cada decisión se base en información precisa y verificada.
  • Escala sin pérdida de rendimiento: el escalado elástico admite cargas de trabajo crecientes, mayor concurrencia de usuarios y conjuntos de datos más grandes sin ralentizar las consultas.
  • Habilitar análisis avanzados: la IA, el aprendizaje automático y los modelos predictivos integrados permiten a los equipos pasar de la información descriptiva a la prescriptiva.
  • Cumpla la normativa y manténgase seguro: el cifrado de nivel empresarial, los controles de acceso y el registro de auditorías protegen los datos confidenciales y cumplen los requisitos normativos.
  • Despliegue con flexibilidad: en función de sus necesidades o arquitectura, puede elegir entre on-prem, híbrido o nube privada.

Al combinar su almacén de datos con las herramientas de análisis y gobernanza de OpenText, obtendrá una plataforma que no sólo almacena y organiza los datos, sino que también los convierte en un activo estratégico, listo para impulsar resultados empresariales medibles.

El turno de la repatriación a la nube: Lo que nos dicen los datos

Más de 200 responsables de TI se están replanteando las estrategias basadas únicamente en la nube para sus almacenes de datos, optando por implantaciones locales, en la nube privada o híbridas para recuperar el rendimiento, la rentabilidad y el control.

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