¿Qué es un Data Warehouse? | Business Intelligence⚡️

Auribox Training

15 Jun 201706:39

Summary

TLDREl data warehouse es un elemento clave en la implementación de proyectos de inteligencia empresarial, ya que almacena y estructura la información proveniente de diversas fuentes para su explotación en análisis y generación de reportes. Se compone de data marts y modelos en estrella o snowflake, permitiendo un análisis versátil. No es un software ni una base de datos única, sino una colección de bases que debe adaptarse a los cambios y proveer información para toda la empresa. Su diseño debe ser multipropósito y no interferir con sistemas transaccionales, destacando su importancia en la correcta ejecución de una solución de inteligencia empresarial.

Takeaways

🏢 El data warehouse es un elemento fundamental en la implementación de un proyecto de business intelligence, ya que almacena toda la información obtenida de las diferentes fuentes de la empresa.
📊 Los data marts y modelos en estrella o snowflake son estructuras derivadas del data warehouse que permiten explotar la información para distintos propósitos como la generación de reportes o el análisis de información.
🔍 El data warehouse actúa como un concentrador de información, facilitando el acceso y análisis de datos para diferentes áreas de la empresa, incluida la dirección general.
🔄 El proceso de extracción, transformación y carga (ETL) de datos es esencial para la construcción y mantenimiento del data warehouse, permitiendo la transformación de datos de sus fuentes originales a modelos específicos.
🚀 El data warehouse debe estar preparado para recibir cambios y cargas masivas de datos en un corto período de tiempo, adaptándose a la era volátil de los negocios y la información.
🛠️ No es un software o una base de datos única, sino un conjunto de soluciones que se abstraen de los modelos lógicos y físicos de las bases de datos que lo integran.
🎯 El propósito del data warehouse debe estar enfocado en toda la empresa, proveyendo información para áreas diversas como ventas, finanzas, recursos humanos, producción y operaciones.
🔧 Su diseño debe ser flexible y capaz de adaptarse a los cambios, lo que implica una preparación para la incorporación de nuevas fuentes de datos y nuevos modelos de negocio.
🚫 No se recomienda colocar el data warehouse en el mismo entorno productivo que sistemas transaccionales, para evitar afectar el rendimiento del servidor y la agilidad en la entrega de información.
🌐 Su naturaleza multipropósito permite que los datos estén en un formato que soporte cualquier forma de análisis de business intelligence, en cualquier tecnología.
🔍 Las diferencias entre un data warehouse y una base de datos tradicional radican en sus requerimientos de operación y diseño, siendo los sistemas transaccionales diseñados para ejecutar transacciones y el data warehouse para organizar y analizar datos.

Q & A

¿Cuál es el elemento más importante en la implementación de un proyecto de Business Intelligence según el guion?
-El elemento más importante es el data warehouse, ya que es el lugar donde se almacena toda la información obtenida de las diferentes fuentes de la empresa.
¿Qué son los data marts dentro de la estructura de un data warehouse?
-Los data marts son fragmentos derivados del data warehouse, diseñados para almacenar información específica relacionada con diferentes áreas o aspectos del negocio.
¿Qué son los modelos en estrella y snowflake mencionados en el guion?
-Son modelos de diseño de bases de datos utilizados en los data warehouses. El modelo en estrella organiza los datos en una tabla central (hechos) rodeada por tablas de dimensiones, mientras que el modelo snowflake es una variante más normalizada del modelo en estrella.
¿Por qué es necesaria la transformación de datos en el proceso de ETL mencionado en el guion?
-La transformación es necesaria porque los datos de origen generalmente no están en el formato requerido por el data warehouse, y necesitan adaptarse a los modelos en estrella o snowflake utilizados.
¿Qué herramientas se mencionan para la extracción de datos en el guion y qué siglas tiene?
-Se menciona la herramienta ETL, que corresponde a las siglas en inglés de 'Extraction, Transformation, and Load'. Esta herramienta es esencial para extraer datos de las fuentes operacionales, transformarlos y cargarlos en el data warehouse.
¿Cuál es la función principal de un data warehouse en un proyecto de Business Intelligence según el guion?
-La función principal del data warehouse es servir como repositorio centralizado de datos estructurados y diseñados específicamente para el análisis y la generación de reportes, facilitando así el proceso de toma de decisiones en la empresa.
¿Qué tipos de fuentes de datos se pueden integrar en un data warehouse según el guion?
-Las fuentes de datos pueden ser muy diversas, incluyendo sistemas ERP, sistemas CRM, archivos de texto plano y sistemas legacy, entre otros. La única condición es que los datos puedan ser extraídos adecuadamente.
¿Cuáles son las diferencias clave entre una base de datos transaccional y un data warehouse mencionadas en el guion?
-Las bases de datos transaccionales están altamente normalizadas y diseñadas para manejar transacciones del día a día, mientras que un data warehouse está organizado en torno a conceptos como clientes y productos y no está tan normalizado, permitiendo análisis más efectivos.
¿Por qué es crucial el diseño adecuado de un data warehouse en un proyecto de Business Intelligence?
-Un diseño adecuado es crucial porque un mal modelo puede llevar a tiempos de respuesta prolongados, información inconsistente y dificultades para mostrar la información, lo que compromete el éxito del proyecto.
¿Cómo debe ser la naturaleza del diseño de un data warehouse para ser efectivo?
-Debe ser multipropósito, diseñado para soportar cualquier forma de análisis de Business Intelligence y ajustarse a los cambios en la información y los requisitos del negocio, asegurando la agilidad y la capacidad de respuesta.

Outlines

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📊 Importancia del Data Warehouse en Business Intelligence

Este párrafo aborda la importancia crítica del data warehouse en la implementación de proyectos de business intelligence. Se explica que el data warehouse es el lugar donde se almacena toda la información proveniente de diferentes fuentes de la empresa, y su estructura y diseño permiten la explotación de esta información a través de estructuras como data marts y modelos en estrella o snowflake. Destaca que el data warehouse no es un software ni una base de datos única, sino un conjunto de bases de datos que se ajustan a los modelos lógicos y físicos necesarios. Además, se resalta que debe estar preparado para recibir cambios y debe ser multipropósito, capaz de soportar cualquier forma de análisis de business intelligence.

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🔄 Diferencias entre Data Warehouse y Bases de Datos Transaccionales

Este párrafo contrasta las operaciones y diseños de los sistemas transaccionales con los del data warehouse. Mientras que los sistemas transaccionales están diseñados para ejecutar transacciones y consultas de datos, el data warehouse se organiza en torno a conceptos como clientes, productos, ventas y tiempo. Destaca la no normalización del data warehouse, que organiza los datos en data marts y modelos en estrella. La sección también subraya la opinión personal de que el desarrollo adecuado de un data warehouse es igual o más importante que la tecnología seleccionada para su explotación, y que sin un buen diseño, un proyecto de business intelligence puede no tener éxito.

Mindmap

Keywords

💡Data Warehouse

El Data Warehouse es un sistema centralizado de almacenamiento de datos que permite a las empresas gestionar y analizar información proveniente de diversas fuentes. Es fundamental en la implementación de proyectos de Business Intelligence, ya que proporciona una única verdad de datos para el análisis y toma de decisiones estratégicas. En el video, se menciona que el Data Warehouse es donde se almacena toda la información obtenida de las diferentes fuentes de la empresa y se estructura de forma específica para su explotación en modelos de estrella o snowflake.

💡Business Intelligence

Business Intelligence (BI) se refiere al conjunto de prácticas, herramientas y aplicaciones que permiten a las empresas recopilar, analizar y visualizar datos para mejorar la toma de decisiones. En el contexto del video, BI es el propósito final de la implementación de un Data Warehouse, ya que a través de él se pueden generar reportes, tablas de control y realizar minería de datos para comprender mejor el funcionamiento del negocio y tomar acciones estratégicas.

💡Data Marts

Los Data Marts son segmentos o subconjuntos de un Data Warehouse, diseñados para atender las necesidades de un departamento o unidad de negocio específica dentro de una empresa. Estos Data Marts contienen información relacionada con áreas particulares, como ventas o finanzas, y están diseñados con modelos de datos adaptados a las necesidades de esos sectores. En el video, se menciona que los Data Marts son fragmentos derivados del Data Warehouse y tienen diseños específicos para almacenar información.

💡Modelos en Estrella

El modelo en estrella es una arquitectura de datos utilizada en Data Warehouse que organiza los datos en torno a una tabla central llamada centro de gravidad, a la cual se le conectan varias tablas secundarias llamadas dimensiones. Esta estructura facilita el análisis de datos desde diferentes perspectivas y es ideal para el modelado de datos en BI. En el video, se habla de cómo los Data Marts pueden utilizar este modelo de diseño para su estructura de información.

💡Modelos de Snowflake

El modelo de Snowflake es una variante del modelo en estrella, donde las dimensiones se organizan en una estructura en forma de flake o copo de nieve, permitiendo una mayor flexibilidad y normalización de los datos. Este modelo se utiliza en Data Warehouse para mejorar la eficiencia y la organización de los datos, facilitando el análisis y la minería de datos. En el video, se menciona cómo los Data Marts también pueden utilizar este diseño para su estructura de información.

💡ETL (Extract, Transform, Load)

ETL es un proceso de integración de datos que implica extraer datos de diversas fuentes, transformar su formato para adaptarse a las necesidades del Data Warehouse, y cargarlos en el sistema de almacenamiento de datos. Este proceso es crucial para la construcción y mantenimiento de un Data Warehouse, ya que asegura que los datos estén en un formato estándar y estén listos para ser analizados. En el video, se menciona que la herramienta ETL permite extraer los datos de las fuentes de datos y transformarlos para su carga en el Data Warehouse.

💡Cubos OLAP (Online Analytical Processing)

Los cubos OLAP son estructuras de datos multidimensionales que permiten a los usuarios analizar datos desde diferentes ángulos y perspectivas, utilizando operaciones complejas de segmentación y agrupamiento. Estos cubos son fundamentales en la generación de reportes y la visualización de información en Business Intelligence, ya que facilitan el acceso rápido a la información y la realización de análisis en tiempo real. En el video, se menciona que los cubos OLAP son una de las herramientas que se pueden utilizar para explotar la información almacenada en el Data Warehouse.

💡Tableros de Control

Los tableros de control son interfaces gráficas que presentan datos y métricas relevantes de una empresa de una manera visual y fácil de entender. Estas herramientas son esenciales en Business Intelligence para monitorear el desempeño de la empresa y tomar decisiones basadas en datos. En el video, se menciona que los tableros de control son una forma de visualización de la información analizada en el Data Warehouse, permitiendo a los usuarios comprender rápidamente el estado de sus negocios.

💡Minería de Datos

La minería de datos es el proceso de exploración y análisis de conjuntos de datos grandes para descubrir patrones, tendencias y relaciones ocultas que puedan ser útiles para la toma de decisiones. Esta técnica es especialmente útil en Business Intelligence para prever comportamientos futuros y optimizar operaciones. En el video, se menciona que la minería de datos es una de las soluciones posibles para explotar la información almacenada en el Data Warehouse.

💡ERP (Sistemas de Gestión Empresarial)

Los sistemas ERP (Enterprise Resource Planning) son software que automatizan y gestionan múltiples aspectos de las operaciones de una empresa, como la contabilidad, la logística y la gestión de recursos humanos. Estos sistemas son importantes como fuentes de datos para el Data Warehouse, ya que proporcionan información detallada sobre las transacciones y procesos de la empresa. En el video, se menciona que los sistemas ERP pueden ser una de las fuentes de datos operacionales de los que se extrae información para el Data Warehouse.

💡Normalización de Datos

La normalización de datos es un proceso de diseño de bases de datos en el que se eliminan los datos redundantes y se establecen relaciones claras entre las diferentes tablas para mejorar la integridad y la eficiencia del almacenamiento de información. Aunque en el video se menciona que los Data Warehouse no están normalizados, es importante entender este concepto, ya que las bases de datos transaccionales, con las que se contrasta el Data Warehouse, sí requieren de una fuerte normalización para evitar la duplicación de información y mantener la consistencia en las transacciones. En el contexto del Data Warehouse, los datos se organizan de forma diferente para facilitar el análisis y la presentación de información.

Highlights

El data warehouse es el elemento más importante en la implementación de un proyecto de business intelligence.

El data warehouse almacena toda la información obtenida de las diferentes fuentes de la empresa.

Es crucial concentrar toda la información en el data warehouse con la estructura y diseño adecuados para su explotación.

Los data marts son fragmentos derivados del data warehouse utilizados para almacenar información.

Los modelos en estrella y snowflake son diseños de estructuras de datos utilizados en data marts.

Las estructuras de datos permiten explotar la información para generar reportes y análisis a través de cubos OLAP y tableros de control.

El data warehouse desempeña un rol central en la implementación de soluciones de business intelligence, conectando fuentes de datos y herramientas de análisis.

Las fuentes de datos operacionales pueden ser sistemas ERP, CRM, archivos de texto plano o sistemas legacy.

DT (Extracción, Transformación, Carga) es la herramienta para extraer datos de las fuentes de datos.

La transformación de datos es necesaria para adecuarlos al modelo de estrella o snowflake en data marts.

El data warehouse no es un software ni una base de datos única, sino una colección de soluciones y bases de datos diseñadas para BI.

El propósito del data warehouse es proporcionar información a toda la empresa, incluyendo ventas, finanzas, recursos humanos, producción y operaciones.

El diseño del data warehouse debe ajustarse a los cambios rápidos y volátiles del negocio y la información.

El data warehouse está diseñado principalmente para el análisis de información a través de consultas, y no para entornos productivos transaccionales.

El data warehouse debe ser multipropósito y sus datos deben estar en un formato que soporte cualquier forma de análisis de business intelligence.

Las bases de datos tradicionales y el data warehouse tienen requerimientos de operación y diseño opuestos.

El desarrollo de un data warehouse es igual o más importante que la tecnología seleccionada para su explotación en la implementación de una solución de inteligencia de negocios.

Un data warehouse bien diseñado evita problemas como tiempos prolongados de respuesta y información inconsistente.

Transcripts

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[Música]

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