Data Warehouse

Un data warehouse es un sistema de almacenamiento de datos diseñado para la integración, análisis y recuperación de datos de una empresa. Su arquitectura se basa en un modelo de almacenamiento de datos orientado a la información, en lugar de a las transacciones. Suele incluir una combinación de bases de datos relacionales, data marts y tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

El Data Warehouse en Business Intelligence

Los casos de uso en el ámbito empresarial incluyen

• toma de decisiones basadas en datos
• identificación de tendencias y patrones en la información de la empresa
• generación de informes
• mejora de la eficiencia de los procesos de negocios

El data warehouse es la fuente centralizada de información que permite un acceso coherente y confiable a los datos de la empresa. La información almacenada en el almacén de datos es agregada y optimizada para el análisis. Esto permite a los usuarios obtener una visión detallada y completa de sus operaciones, clientes, productos, finanzas, etc.

Copo de nieve o estrella?

Los modelos de bases de datos copo de nieve y estrella son dos enfoques diferentes para organizar la estructura de una data warehouse:

Modelo Estrella:

El modelo estrella en el ámbito de bases de datos y data warehousing representa una estructura organizativa simple pero eficaz. En este modelo, la tabla de hechos central contiene medidas cuantitativas, mientras que las tablas de dimensiones que la rodean almacenan atributos descriptivos. Esta disposición facilita consultas directas y eficientes, ya que las relaciones son directas entre la tabla de hechos y las dimensiones. A diferencia del modelo copo de nieve, el modelo estrella tiende a desnormalizar las tablas de dimensiones, incorporando redundancias para mejorar el rendimiento de las consultas. Aunque puede resultar en un uso más extensivo del espacio de almacenamiento, la simplicidad de la estructura estrella facilita el mantenimiento del sistema.

1. Simplicidad: El modelo estrella es más simple en comparación con el modelo copo de nieve. Tiene una estructura central de tabla de hechos rodeada por tablas de dimensiones.
2. Estructura Central: En este modelo, hay una tabla de hechos que contiene datos cuantitativos (medidas) y se conecta directamente a varias tablas de dimensiones. Las tablas de dimensiones contienen atributos descriptivos.
3. Facilidad de Consulta: Debido a su estructura simple, las consultas en el modelo estrella son generalmente más simples y rápidas de realizar.
4. Desnormalización: En el modelo estrella, las tablas de dimensiones suelen estar desnormalizadas, lo que significa que contienen redundancias para mejorar el rendimiento de las consultas.
5. Mantenimiento: Es más fácil de mantener ya que tiene una estructura más simple, pero puede resultar en redundancia de datos.

Modelo Copo de Nieve:

El modelo copo de nieve en el contexto de bases de datos y data warehousing es una estructura organizativa que se caracteriza por su enfoque en la normalización de datos. En este modelo, las tablas de dimensiones se dividen en subconjuntos más pequeños, creando una estructura jerárquica que se asemeja a la forma de un copo de nieve. A diferencia del modelo estrella, el copo de nieve busca reducir redundancias al descomponer las tablas de dimensiones en subdimensiones, lo que puede resultar en un uso más eficiente del espacio de almacenamiento. Aunque esta normalización puede ofrecer flexibilidad y adaptabilidad a cambios en la estructura de datos, también puede introducir complejidades en las consultas y en el mantenimiento del sistema.

1. Normalización: A diferencia del modelo estrella, el modelo copo de nieve tiende a normalizar las tablas de dimensiones, dividiendo los datos en subconjuntos más pequeños.
2. Estructura Jerárquica: Las tablas de dimensiones en el modelo copo de nieve pueden dividirse en subdimensiones, creando una estructura más jerárquica.
3. Uso Eficiente del Espacio: La normalización puede reducir el espacio de almacenamiento ya que evita redundancias, pero puede hacer que las consultas sean más complejas.
4. Mantenimiento: Debido a la normalización, el mantenimiento puede ser más complicado, y las consultas pueden requerir un mayor número de uniones.
5. Flexibilidad: Aunque es más flexible en términos de cambios en la estructura, puede generar más complejidad en las consultas y afectar el rendimiento.

Elección del Modelo:

• Rendimiento vs. Flexibilidad: La elección entre un modelo estrella y un modelo copo de nieve a menudo se basa en la preferencia entre un rendimiento de consulta más rápido (modelo estrella) o una mayor flexibilidad y eficiencia en el uso del espacio (modelo copo de nieve).
• Complejidad del Sistema: En sistemas más complejos con requisitos de datos más detallados y variables, el modelo copo de nieve podría ser preferible. En sistemas más simples con consultas más directas, el modelo estrella podría ser más adecuado.

La integración con Dashboards e Informes

Además, se integra con herramientas de BI como dashboards, informes, cubos OLAP y herramientas de análisis de datos, para permitir a los usuarios analizar y visualizar fácilmente los datos. Esto permite a los usuarios tomar decisiones informadas sobre el rendimiento de su empresa, identificar tendencias y oportunidades, y mejorar su eficiencia.

Tecnologías Data Warehouse

Estas son las principales tecnologías utilizadas :

• Amazon Redshift: un almacén en la nube altamente escalable y de bajo costo.
• Microsoft Azure Synapse Analytics (anteriormente conocido como Azure SQL Data Warehouse): un sistema de almacenamiento en la nube con capacidades de análisis y gestión de datos.
• Oracle Exadata Database Machine: un sistema de almacenamiento de datos de alto rendimiento que combina hardware y software optimizados para el análisis de datos.
• Google BigQuery: un data warehouse en la nube con capacidades de análisis y procesamiento de grandes volúmenes de datos.