Los almacenes de datos como plataforma para la toma de decisiones

En este artículo te explicamos el funcionamiento, uso y objetivo de los almacenes de datos como plataforma para la toma de decisiones.


Como es bien sabido, los almacenes de datos o data warehouses están diseñados para facilitar la toma de decisiones. De hecho, los mandos intermedios y superiores necesitan información precisa, fidedigna y pertinente que les ayude a tomar decisiones informadas basadas, no en la intuición o en la mera experiencia, sino en datos que ofrezcan una visión más veraz, completa y clara con el fin de reducir la incertidumbre.

almacenes de datos

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Frente a las bases transaccionales
, los almacenes de datos permiten realizar eficientemente la extracción, procesamiento y presentación de datos para así facilitar ese análisis y una acertada toma de decisiones. Atrás han quedado aquellas formas de trabajo transaccionales que se apoyaban en bases de datos que no estaban preparadas para el análisis de la información.

La reducción de los costes de almacenamiento masivo y las oportunidades que nos brinda el procesamiento de los grandes datos han subrayado más, si cabe, un concepto flexible de almacén de datos inherente a su definición misma. El análisis para la toma de decisiones, de este modo, se lleva a cabo a través de los almacenes de datos, entendidos como plataformas diseñadas ad hoc, en función de las distintas necesidades de la organización.

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¿Por qué el objetivo de los almacenes de datos debe ser facilitar las consultas complejas?

Puesto que la información necesaria procede de diversas fuentes, tanto internas como externas y, a su vez, los datos pueden ser de muy distinto tipo (estructurada, semiestructurada o no estructurada, entre otros) y alcanzar un gran volumen, facilitar las consultas complejas y hacerlo de forma eficiente es una de las principales funcionalidades d elos almacenes de datos.

Dar respuesta a requerimientos cada vez más exigentes a consecuencia de esas fuentes heterogéneas y dispares y, en fin, responder a modelos predictivos complejos sobre cuestiones de interés capital, -como por ejemplo el comportamiento del cliente o del mercado, exige una constante adaptación a las nuevas tendencias del mercado en data warehousing.

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Sin dejar de sacar partido del análisis histórico, el futuro de los almacenes de datos en tiempos de IoT  (internet of things) depende en gran medida de su integración efectiva con un análisis en tiempo real de big data. Los nuevos requisitos aplicables a los data wrehouse tienen que ver con lso siguiente saspectos:

  • Capacidad para albergar una amplia variedad de combinaciones, formatos y tipos de datos.
  • Versatilidad a la hora de entregar una información que responda a intereses variables.
  • Posibilidad de ajuste a la plataforma de los datos fuente disponibles,.
  • Buena capacidad de almacenamiento que no descuide el control de calidad de los datos.

En suma, la construcción de almacenes de datos a la medida de las necesidades de cada organización es clave para extraer valor de la información. Como plataforma variará en su arquitectura y procesos, siempre ajustándose a la evolución de las tecnologías si de verdad se pretende contar con una herramienta idónea para mejorar y competir de una manera eficaz.

Al margen de las singularidades e innovaciones que caractericen a los almacenes de datos a lo largo del tiempo, el objetivo seguirá siendo el mismo. Su evolución permite mejorar el resultado, es cierto, pero su fin siempre será propiciar la extracción de valor de los datos. En el momento actual, eso sí, las tecnologías nos ofrecen más posibilidades que nunca para obtener una ventaja comparativa que realmente haga la diferencia en el actual entorno competitivo. No aprovecharlas significará, lógicamente, desaprovechar una herramienta de análisis de inestimable valor. 

Fuente imagen: franky242 / FreeDigitalPhotos.net

 

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