Guía completa para entender el almacenamiento de datos
Guía completa para entender el almacenamiento de datos
Ilustración del almacén de datos](https://assets.zilliz.com/Data_Warehouse_Illustration_f36910253a.png)
Los datos son el nuevo petróleo, pero necesitan ser refinados para generar valor. Las organizaciones necesitan estructuras especializadas para almacenar y procesar la información con el fin de liberar todo su potencial. Un almacén de datos es la solución a estas necesidades.
El almacén de datos es un centro unificado de almacenamiento y procesamiento de conjuntos de datos a gran escala. Integra datos de diversas fuentes, lo que permite a las empresas ejecutar análisis avanzados para generar perspectivas útiles. Un almacén de datos es valioso para la inteligencia artificial (IA), la inteligencia empresarial (BI) y los sistemas de toma de decisiones basados en hechos.
Analicemos el concepto de almacén de datos, sus componentes básicos y sus características. También evaluaremos el almacén de datos frente a otros sistemas de almacenamiento y hablaremos de sus aplicaciones en el mundo real y de los principales conjuntos de herramientas.
¿Qué es un almacén de datos?
Un almacén de datos (DW) es un almacén de datos estructurado, centralizado y de múltiples fuentes para su análisis y procesamiento. A diferencia de las bases de datos relacionales que soportan el procesamiento de transacciones en línea (OLTP) y OLAP, un almacén de datos está optimizado para el procesamiento analítico (OLAP).
Esto lo hace ideal para la inteligencia empresarial, como la elaboración de informes, el análisis de tendencias y las previsiones. Al cotejar información extraída de numerosas fuentes, un almacén de datos constituye una base coherente y fiable para la toma de decisiones. Sin embargo, si los datos de estas fuentes no se integran correctamente, pueden existir silos, lo que limita la eficacia del almacén de datos.
Cuando los datos están bien integrados, un almacén de datos ayuda a las empresas a analizar datos históricos para identificar tendencias a lo largo de varios años. Los almacenes de datos funcionan como herramientas de análisis más que como sistemas de almacenamiento de información.
Características clave de un almacén de datos
Los almacenes de datos se diferencian de otros sistemas de almacenamiento de datos por sus características. Estas características permiten a un almacén de datos ayudar a la inteligencia empresarial y analytics. Algunas de las características clave incluyen:
Orientado por temas: La estructura dentro del almacén de datos se organiza según subclases de dominios empresariales como ventas, marketing y finanzas. Por ejemplo, un almacén de datos de ventas recoge las transacciones de los clientes, el rendimiento de los productos y las ventas regionales. Esto hace que la generación de informes sea más fácil y específica.
Integrado**: El sistema recopila y organiza información de distintas fuentes utilizando un esquema para garantizar la coherencia. Integra datos de CRM, sistemas ERP y datos de otras API externas.
Variable en el tiempo**: Los almacenes de datos almacenan datos antiguos que pueden analizar tendencias durante un periodo prolongado. Esto es útil para la planificación y la previsión. Por ejemplo, las organizaciones financieras pueden estudiar varios años de datos de transacciones para detectar fraudes.
No volátil**: Un almacén de datos almacena datos invariables, lo que garantiza un análisis estable y coherente. Los datos históricos, por ejemplo, ayudan a detectar cambios interanuales.
Cómo funciona un almacén de datos
Un almacén de datos es un sistema avanzado que almacena, procesa y analiza datos. Se compone de varios módulos que trabajan juntos para convertir los datos en información valiosa. Descubramos sus componentes principales paso a paso.
Componentes de trabajo de un almacén de datos](https://assets.zilliz.com/Data_Warehouse_Working_Components_9a91e84f1f.png)
Figura 2: Componentes de trabajo de un almacén de datos
Fuentes de datos
Las organizaciones extraen información de múltiples fuentes, incluyendo puntos de datos internos y externos. Estas fuentes de datos proporcionan a las empresas una comprensión operativa completa al romper los silos de datos. Una visión completa de las operaciones permite la planificación estratégica, al tiempo que mejora la eficiencia operativa y permite tomar mejores decisiones.
Proceso ETL
El proceso ETL (Extract Transform Load) es el componente central para procesar datos de fuentes identificadas. La fase de extracción recupera datos sin procesar de diferentes sistemas fuente, incluidas hojas de cálculo transaccionales y aplicaciones basadas en la nube. Durante la fase de transformación, los datos en bruto se someten a un proceso de limpieza.
El proceso de transformación incluye la corrección de errores en los datos, la combinación de registros idénticos y el cambio de formatos de fecha. La fase de carga importa los datos transformados al almacén de datos para su análisis y consulta. El proceso ETL crea un almacenamiento de datos preciso y fiable en el almacén, al tiempo que lo optimiza para fines de análisis.
Base de datos del almacén de datos
La base de datos constituye el fundamento central de un almacén de datos. La base de datos de un almacén de datos se diferencia de los sistemas transaccionales porque está diseñada para analizar datos históricos, realizar consultas complejas y elaborar informes. En cambio, los sistemas transaccionales manejan operaciones en tiempo real, principalmente del día a día.
El almacén almacena los datos a través de dos esquemas organizativos estándar: la estrella y el copo de nieve. Los esquemas organizan los datos en dos categorías: hechos, que contienen datos numéricos como cifras de ventas, y dimensiones, que contienen información descriptiva como nombres de productos, ubicaciones de clientes y fechas. Esto permite a los usuarios ejecutar consultas sofisticadas y crear informes sin esfuerzo.
Motor OLAP
El data warehousing incluye un motor OLAP, que facilita capacidades rápidas de análisis multidimensional. Este motor permite a los usuarios ver sus datos desde múltiples perspectivas, lo que les ayuda a detectar patrones y tendencias de forma más eficiente.
El motor OLAP ayuda a reconocer tendencias y patrones utilizando funciones analíticas avanzadas como drill-down, roll-up y slicing. Resuelve eficazmente consultas complejas, lo que permite a las empresas obtener información a partir de voluminosos conjuntos de datos. El motor también permite a las organizaciones tomar decisiones procesables con información transformada a partir de datos sin procesar.
Inteligencia de negocio (BI)
El BI en un almacén de datos implica la extracción, el análisis y la presentación de los datos. Las herramientas de BI crean cuadros de mando interactivos, informes y visualizaciones que facilitan la comprensión de datos complejos.
Además, el BI facilita la supervisión de los KPI en tiempo real mediante la integración de datos de múltiples fuentes para apoyar el análisis de tendencias. Las plataformas de BI actuales permiten a los usuarios realizar análisis de autoservicio, lo que les permite explorar los datos de forma independiente.
Metadatos
Los metadatos sirven como diccionario de datos, abarcando diferentes transformaciones realizadas a los datos almacenados, su estructura, características y reglas de negocio aplicadas. Conectan los datos brutos con conocimientos avanzados garantizando su precisión, coherencia y disponibilidad. Los metadatos se clasifican en técnicos, empresariales y de proceso.
Los metadatos técnicos incluyen nombres de tablas, nombres y tipos de campos, índices, claves primarias y externas, y relaciones entre conjuntos de datos. También captura el proceso ETL (Extraer, Transformar, Cargar), incluyendo el linaje de datos y las reglas de transformación.
Los metadatos empresariales presentan los datos a partir de conceptos empresariales de nivel superior, definiciones y contextos de almacenamiento y uso.
Los metadatos de proceso rastrean la información operativa sobre los cambios en los datos, como los cambios en las marcas de tiempo modificadas, la frecuencia de las cargas de datos y otros registros ETL.
Comparación: Almacén de datos frente a otros sistemas de almacenamiento
El sistema de almacén de datos se distingue porque permite realizar consultas avanzadas, análisis y operaciones de inteligencia empresarial. Una evaluación exhaustiva de un almacén de datos requiere comprender sus diferencias con respecto a otros sistemas de almacenamiento de datos, incluidas las bases de datos y los lagos de datos.
Este análisis demuestra las diferencias entre los almacenes de datos y las soluciones de almacenamiento alternativas. Destaca sus funciones únicas en la gestión de datos, el análisis y los procesos de toma de decisiones empresariales:
| Almacenes de datos operativos (ODS) y lagos de datos. | |||
| Tipo de datos estructurados, estructurados, no estructurados y estructurados. | |||
| Optimización OLAP OLTP Procesamiento de datos brutos | |||
| Propósito: Análisis e Informes, Informes Operativos y Transacciones, Almacenamiento de Datos. | |||
| Rendimiento: optimizado para consultas, optimizado para operaciones en tiempo real, requiere procesamiento. | |||
| Actualización de datos Procesamiento por lotes Actualizaciones casi en tiempo real Según sea necesario | |||
| Caso de uso: Inteligencia empresarial, consolidación de datos operativos, ciencia de datos, aprendizaje automático. |
Data Warehouse vs Database
Tanto los almacenes de datos como las bases de datos almacenan datos, pero están optimizados para fines diferentes. Los almacenes de datos están diseñados específicamente para el procesamiento analítico, mientras que las bases de datos están optimizadas para la búsqueda en conjuntos de datos masivos. Las bases de datos relacionales tradicionales suelen realizar búsquedas exactas en datos estructurados, mientras que las bases de datos vectoriales como Milvus y Zilliz Cloud realizan búsquedas de similitud en datos vectoriales masivos de alta dimensión.
Almacenes de datos: Construidos para el análisis
Los almacenes de datos están diseñados para gestionar operaciones de consulta analítica complejas a través de amplios conjuntos de datos. Funcionan como instalaciones de almacenamiento unificadas que combinan datos de bases de datos transaccionales con sistemas CRM y API externas.
La estructura de los datos ofrece a las empresas una perspectiva unificada que revela información avanzada sobre las tendencias de su negocio. Los almacenes de datos implementan esquemas en estrella o copo de nieve para su estructura desnormalizada porque mejoran la velocidad de consulta y facilitan el acceso a los datos.
Las principales características de un almacén de datos son:
Optimizado para consultas analíticas: Los almacenes de datos ejecutan consultas analíticas avanzadas, incluidas operaciones de agregación, análisis estadístico y exploración de datos multidimensionales. Esto es vital para realizar análisis de tendencias, previsiones y planificación estratégica.
Almacenamiento en columnas**: Un almacén de datos utiliza almacenamiento en columnas, que supera a los sistemas basados en filas al permitir consultas rápidas y capacidades optimizadas de compresión de datos. El formato de almacenamiento en columnas ofrece mejores resultados de rendimiento, sobre todo cuando se analizan columnas concretas dentro de grandes conjuntos de datos.
Procesamiento por lotes**: Los almacenes de datos utilizan el procesamiento por lotes para cargar los datos manteniendo el rendimiento de los sistemas de origen. Este método funciona bien para las organizaciones que necesitan informes periódicos.
Gestión de datos históricos**: Los almacenes de datos permiten a los usuarios realizar análisis de series temporales y supervisar el rendimiento durante periodos prolongados, como meses o años.
Milvus: una base de datos vectorial de alto rendimiento
Milvus es una base de datos vectorial creada específicamente y optimizada para la búsqueda de similitudes y el procesamiento de datos de alta dimensión. A diferencia de las bases de datos tradicionales, maneja datos no estructurados convirtiéndolos en vectores. Muy utilizada en aplicaciones de inteligencia artificial, como sistemas de recomendación, PLN y visión por ordenador, permite realizar búsquedas de similitud rápidas y precisas. Sus principales características son:
Optimizado para la búsqueda vectorial**: Milvus utiliza algoritmos Approximate Nearest Neighbor (ANN) para búsquedas de similitud de alta velocidad. Esta optimización permite recuperar los puntos de datos más relevantes independientemente del tamaño del conjunto de datos.
Almacenamiento híbrido fila-columna**: Milvus implementa un sistema de almacenamiento orientado a columnas para proporcionar operaciones eficientes de acceso a datos en los campos específicos utilizados en el procesamiento de consultas. El enfoque diseñado ofrece mejores resultados operativos, principalmente cuando las cargas de trabajo dependen en gran medida de la lectura de datos.
Procesamiento en tiempo real**: El sistema admite la actualización dinámica de datos y la ejecución de consultas en tiempo real. Esto es crucial para aplicaciones que ofrecen una respuesta inmediata, como los sistemas de recomendación.
Escalabilidad**: Milvus cuenta con una arquitectura de almacenamiento compartido para la computación y el almacenamiento. Esto permite el escalado horizontal, lo que permite a una empresa mejorar el procesamiento de datos sin afectar al rendimiento.
Ventajas y retos del almacenamiento de datos
Utilizar almacenes de datos en tiempo real conlleva tanto beneficios como retos, por lo que es esencial comprender sus ventajas y complejidades.
Beneficios
Mejora de la toma de decisiones**: Un almacén de datos integra datos de diversas fuentes en una sola fuente, proporcionando una visión precisa y apoyando las decisiones centradas en datos para facilitar la planificación estratégica.
Consultas más rápidas**: Los almacenes de datos proporcionan motores de consulta e indexación optimizados para ejecutar consultas analíticas complejas con rapidez. Esto reduce el tiempo de recuperación de datos y de elaboración de informes.
Calidad de los datos**: Los formatos de datos estandarizados proporcionan una cobertura completa. Esto garantiza un mínimo de discrepancias y mejora la precisión de los datos para el análisis.
Análisis histórico**: Permite el almacenamiento y análisis de datos históricos para identificar cambios a lo largo del tiempo, lo que permite el análisis de tendencias y el seguimiento del rendimiento futuro.
Desafíos
Costes iniciales**: La implantación de almacenes de datos requiere importantes gastos iniciales en plataformas de hardware y software.
Complejidad en ETL: La gestión de los procesos ETL se vuelve técnicamente compleja porque las organizaciones necesitan limpiar y transformar datos de múltiples fuentes.
Gastos generales de mantenimiento**: El sistema exige continuas actualizaciones de mantenimiento, optimización del rendimiento y supervisión para preservar la precisión de los datos y el rendimiento del sistema, al tiempo que se garantiza su escalabilidad.
Casos prácticos
Estos son algunos de los casos de uso clave en los que un almacén de datos puede utilizarse de forma eficiente:
Comercio minorista y electrónico**: Evaluar las compras de los clientes para orientar mejor las ofertas promocionales, gestionar los niveles de existencias y afinar las predicciones de ventas del negocio.
Atención sanitaria**: Analizar los historiales de los pacientes para mejorar los servicios sanitarios, aumentar la eficacia operativa y ayudar en la investigación y el diagnóstico médicos.
Banca y finanzas**: Minimiza las actividades fraudulentas mediante el reconocimiento de patrones y ayuda en la gestión de riesgos utilizando procesos de modelización y supervisión.
Telecomunicaciones**: Mejora el rendimiento de una red utilizando inteligencia empresarial, reduce los tiempos muertos y mejora la segmentación de clientes para obtener mejores perspectivas.
Fabricación**: Mejora la precisión de la gestión de la cadena de suministro, aumenta la precisión de la previsión de la demanda y ayuda a mejorar los procesos mediante análisis en tiempo real.
Herramientas
Las herramientas de almacén de datos ofrecen múltiples características, como opciones de escalado flexibles, funciones de integración y sofisticadas capacidades analíticas. Estas herramientas satisfacen diversos requisitos empresariales, desde el procesamiento en tiempo real hasta las necesidades de análisis de datos exhaustivos. Entre las plataformas de almacén de datos más populares se incluyen:
Amazon Redshift: Un servicio de almacenamiento de datos nativo en la nube, escalable a petabytes y de alto rendimiento optimizado para cargas de trabajo analíticas de big data.
Google BigQuery**: Un almacén de datos en tiempo real sin servidor, nativo de la nube y altamente escalable con capacidades de IA incorporadas.
Copo de nieve**: Una plataforma basada en la nube con una infraestructura única en su clase que ofrece un intercambio de datos sencillo y elasticidad.
Azure Synapse**: Servicio de análisis que integra big data y warehousing para el procesamiento y análisis de consultas complejas.
IBM Db2 Warehouse**: Un almacén de datos nativo en la nube y de alto rendimiento optimizado para cargas de trabajo analíticas profundas y de IA.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre un almacén de datos y un lago de datos?
Un almacén de datos almacena datos procesados y organizados para realizar análisis e informes eficaces, mientras que un lago de datos contiene información sin procesar ni organizar. Un lago de datos es flexible para el procesamiento de big data y se utiliza a menudo en el aprendizaje automático.
¿Puede un almacén de datos almacenar datos no estructurados?
Los almacenes de datos convencionales están diseñados para información estructurada. Sin embargo, las soluciones modernas pueden funcionar con un lago de datos, que admite el almacenamiento y procesamiento de información semiestructurada y no estructurada en archivos de registro y archivos en formato JSON.
¿Cómo mejora un almacén de datos la inteligencia empresarial?
Un almacén de datos reúne información de múltiples fuentes en un repositorio centralizado. Esta integración ayuda a generar cuadros de mando, informes y modelos predictivos, mejorando la toma de decisiones y la rápida identificación de tendencias.
¿Es mejor un almacén en la nube que un almacén local?
Los almacenes en la nube ofrecen mayor escalabilidad, menor coste inicial y facilidad de mantenimiento. Sin embargo, los mayores requisitos de rendimiento, cumplimiento y seguridad hacen que los almacenes on-premise sean ideales para las empresas.
¿Cuál es el papel de ETL en un almacén de datos?
ETL es la columna vertebral del almacén de datos, ya que permite la extracción, transformación y carga. Almacena la información en un estado normalizado, preparándola para su análisis y uso en inteligencia empresarial.
Fuentes relacionadas
Why Poor Data Curation Is Killing Your AI Models](https://zilliz.com/blog/why-poor-data-curation-is-killing-your-ai-models)
Apache Cassandra vs. Kdb: Elección de la base de datos vectorial adecuada para sus aplicaciones de IA](https://zilliz.com/blog/apache-cassandra-vs-kdb-comparison)
Mejora del análisis con bases de datos vectoriales y de series temporales](https://zilliz.com/blog/improving-analytics-with-time-series-and-vector-databases)
Procesamiento de datos no estructurados de la nube a la periferia](https://zilliz.com/blog/unstructured-data-processing-from-cloud-to-edge)
Chroma vs Deep Lake en capacidades de búsqueda vectorial](https://zilliz.com/blog/chroma-vs-deep-lake-a-comprehensive-vector-database-comparison)
- ¿Qué es un almacén de datos?
- Cómo funciona un almacén de datos
- Comparación: Almacén de datos frente a otros sistemas de almacenamiento
- Ventajas y retos del almacenamiento de datos
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- Herramientas
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- Fuentes relacionadas
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