Muchas organizaciones utilizan la tecnología 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, 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, todos los beneficios de lo que podría ser el principal soporte del sistema de inteligencia de negocio, pasarían a convertirse en inconvenientes y riesgo.

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.

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.

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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.