¿Qué es warehouse y qué debe contemplar un data warehouse moderno?

En un mundo en el que los datos circulan en grandes cantidades, contar con un repositorio o almacén de datos se vuelve un requisito fundamental para lograr una mayor capacidad de organización y tomar decisiones de una forma acertada y veloz. Gracias a los avances tecnológicos se han desarrollado herramientas para la gestión y análisis de la información en el entorno empresarial.

Warehouse: una definición 

Una definición de warehouse en relación a datos, o más concretamente un data warehouse, podría ser la siguiente: un data warehouse es un sistema utilizado para reportar y analizar datos que funciona como un repositorio central de datos integrando una o más fuentes de información dispares. Almacenan datos actuales e históricos y son utilizados para realizar procesamientos y crear informes analíticos para la toma de decisiones de las organizaciones. 

Un data warehouse cuenta con tres capas generales que, aunque no son obligatorias, sí son frecuentemente utilizadas, dependiendo de la arquitectura: 

• Capa de integración en la que se almacenan y preparan los datos brutos extraídos. 
• Capa principal del data warehouse donde los datos se adaptan al modelo de datos homogéneo de la empresa. 
• Capa de data marts y strategic marts, que proporciona extractos específicos del data warehouse corporativo. 

Estas capas, a menudo presentan una compleja lógica interna de negocios y de transformación y, algunas veces, no son fácilmente distinguibles como bloques arquitectónicos separados. Gracias a los desarrollos recientes se han logrado optimizaciones considerables en cada una de estos aspectos. 

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Los componentes elementales de un warehouse 

Hoy en día, los almacenes de datos ya no sólo se nutren de información generada por los sistemas internos. Nuevos formatos, fuentes de datos alternativas y distintos tipos de información dotan de complejidad a una estructura esencial en el proceso de generación de conocimiento. 

Entre los elementos que componen el almacén de datos se encuentran los siguientes: 

• Servicios de acceso a datos: a diferencia de los almacenes de información tradicionales, en los actuales es preciso disponer de capacidades de servicios de acceso a los datos ampliadas. Sólo de esta forma es posible garantizar el acceso a fuentes NoSQL, la conmutación flexible entre métodos de acceso a datos, la transformación de datos no estructurados o la adaptación a fuentes en la nube. Éste último punto de acceso cuenta con las ventajas de ser rápido, confiable y seguro, cualidades que cobran mayor relevancia a raíz del impulso para aumentar la agilidad general y de la necesidad de mejorar el control de costes, para potenciar la capacidad de innovación empresarial. 

Estas diferentes tecnologías deben ser gestionadas y supervisadas por el almacén de datos lógico y es importante que las soluciones de data warehouse ofrezcan un alto grado de flexibilidad en esta área. 

• Preparación de datos: este componente se ocupa de llevar a cabo las comprobaciones y reparaciones de los datos. Gracias a su intervención se puede garantizar la confiabilidad de la fuente (linaje de datos), así como que se cumplen las condiciones mínimas de completitud, integridad y otros atributos de la calidad del dato. La preparación de datos es importante especialmente para el trabajo con datos no estructurados, aunque, precisamente son éstos los que requieren de la participación de especialistas en el proceso, apoyados por las herramientas adecuadas.
   
• Modelado: en un entorno de almacén de datos moderno, las necesidades de modelado están muy relacionadas con la capacidad para hacer frente a diferentes semánticas de datos de procedencias diversas. El enfoque de modelado no debe ser único, sino adaptable a los procesos de negocio y las necesidades de la organización. 
  
  
• Metadatos: los datos sobre los datos cobran mayor importancia en los nuevos almacenes ya que es necesario que éstos puedan asimilar los cambios en la forma en que los datos están representados. Los metadatos hacen posible que contexto y naturaleza se descubran independientemente de su representación real. 

El almacén de datos diversificado de hoy en día tiene que estar preparado para poder cubrir las necesidades usuarias, ya se trate de demandas relacionadas con información on premise, de big data o del cloud. 

¿Esta tu empresa preparada para aprovechar el potencial del activo más importante, los datos?