--- title: Cómo optimizar la arquitectura de un data warehouse description: Descubre cómo optimizar la arquitectura de un data warehouse, qué tipos de arquietctura existen y hacia dónde orientar las mejoras. image: https://blog.powerdata.es/hubfs/software-development-programming-coding-software-1.jpg --- # Cómo optimizar la arquitectura de un data warehouse Descubre cómo optimizar la arquitectura de un data warehouse, qué tipos de arquietctura existen y hacia dónde orientar las mejoras. jun 14, 2016 --- Muchas organizaciones utilizan la [tecnología Business Intelligence](https://blog.powerdata.es/el-valor-de-la-gestion-de-datos/bid/407137/Acabar-el-Big-Data-con-el-Business-Intelligence) (BI) para tomar mejores decisiones de negocio, que contribuyan a **impulsar su rendimiento y, por eso, deben tener en cuenta que la arquitectura de un data warehouse es uno de los factores fundamentales para lograrlo**. La inteligencia empresarial hoy día se encuadra en un marco dinámico que plantea **retos infraestructurales** relacionados con la variedad de formatos en que se pueden presentar los datos, la importancia de su máxima actualización y la necesidad de garantizar un acceso, no sólo rápido, sino fácil, a cualquier usuario de negocio autorizado. Teniendo en cuenta que **existen diferentes tipos de almacén de datos** y, por tanto, diferentes **modelos de** **arquitectura de un [data warehouse](https://blog.powerdata.es/el-valor-de-la-gestion-de-datos/que-es-warehouse-y-que-debe-contemplar-un-data-warehouse-moderno)**, es importante conocer los objetivos hacia los que canalizar los esfuerzos, a la hora de **introducir mejoras a este nivel.** Si bien es cierto que **cada arquitectura tiene sus propias ventajas**, se necesita alcanzar un estado de almacenamiento de datos superior, que permita poner la información al día, que asegure la fiabilidad de los datos y que permita almacenar datos complejos también. **Si no se consigue optimizar la [estructura de almacenamiento](https://www.powerdata.es/data-warehouse), todos los beneficios de lo que podría ser el principal soporte del sistema de inteligencia de negocio, pasarían a convertirse en inconvenientes y riesgo.**   [![Data Lake: Superando las limitaciones de Data Warehouse ](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/239039/6c6fda9d-7454-4b69-9090-1f91c7559ae1.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/239039/6c6fda9d-7454-4b69-9090-1f91c7559ae1) # Tipos de arquitectura de una data warehouse Para poder ocuparse de optimizar la **arquitectura de un data warehouse**, primero hay que saber en qué escenario se está trabajando. Existen diferentes enfoques que permiten entender la base de los distintos **tipos de estructura de almacén,** unos que se plantean desde el punto de vista de los sistemas de información y otros impulsados por los datos, aunque podrían destacarse los tres siguientes: - **La arquitectura OLAM (combinación de la minería de datos y OLAP).** - **Arquitectura de almacenamiento de datos complejos.** - **Arquitectura para el [almacenamiento en tiempo real](https://blog.powerdata.es/el-valor-de-la-gestion-de-datos/base-de-datos-en-tiempo-real-otra-leyenda-urbana).** En cualquier caso, el objetivo último de cualquier **proyecto de optimización de la** **arquitectura de un data warehouse** debería orientarse a lograr: 1. ** Tolerancia a fallos garantizada.** 2. ** Minimización del consumo de recursos.** 3. ** Sencillez de uso.**   ![](https://blog.powerdata.es/hs-fs/hubfs/%5BPWD%5D%20Componentes%20Web/BLOG%20HubSpot%202.png?width=200&height=152&name=BLOG%20HubSpot%202.png)   Tal vez te interese leer:  [¿Cómo ayuda un DATA LAKE a un CMO en la estrategia de marketing?](https://blog.powerdata.es/el-valor-de-la-gestion-de-datos/como-puede-ayudar-un-data-lake-en-la-estrategia-de-marketing) # Hacia dónde orientar las mejoras en la arquitectura de un data warehouse Para proceder a la optimización de la **arquitectura de un data warehouse**, y teniendo los 3 objetivos últimos en mente, cabría plantearse las siguientes metas: - Lograr un **alto rendimiento en OLAP**, mejorando la eficiencia de la minería de datos de forma simultánea. - Asegurar que la arquitectura apoya el almacén de datos complejos. - Mejorar la capacidad de transformar grandes volúmenes de datos en información útil. - Conseguir el **almacenamiento de datos en tiempo real.** - Crear secuencias de comandos automáticos para la **carga de datos en el data warehouse.** - Ampliar el alcance del enfoque usado para el almacenamiento de datos a la integración de aplicaciones. - Apoyar las decisiones de negocio de manera más efectiva. - Aumentar el rendimiento de las** consultas OLAP **en el almacén de datos.   ***![](https://blog.powerdata.es/hs-fs/hubfs/Stock%20images/Separadores/11.png?width=300&height=49&name=11.png)*[![Consulta con un experto en Data Lake](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/239039/331121ac-63d7-4db0-9279-3f2912f24405.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/239039/331121ac-63d7-4db0-9279-3f2912f24405)   [Business Analytics](https://blog.powerdata.es/el-valor-de-la-gestion-de-datos/topic/business-analytics) ## Artículos relacionados Gestión de Datos ### [Más allá de la IA: Snowflake Cortex como motor de agilidad estratégica](https://blog.powerdata.es/el-valor-de-la-gestion-de-datos/más-allá-de-la-ia-snowflake-cortex-como-motor-de-agilidad-estratégica) En un contexto donde las organizaciones necesitan convertir datos en decisiones cada vez más rápido, herramientas como Snowflake Cortex Code abren... 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