Conceptos clave del almacenamiento de datos: una descripción general

Las últimas décadas han visto una revolución en términos de tecnologías basadas en la nube. Estas tecnologías permiten a las organizaciones almacenar y recuperar sin problemas datos sobre sus clientes, productos y empleados. Estos datos se pueden usar para recopilar información procesable y llevar a la organización a la cima.
Mientras que Big Data and Analytics se ocupa de las acciones realizadas en los datos DESPUÉS de que se recuperan, el concepto de almacenamiento de datos se centra en cómo se almacenan esos datos en la nube. Muchas organizaciones globales han adoptado el concepto de almacenamiento de datos para organizar sus datos que se transmiten desde centros operativos y sucursales corporativas en todo el mundo.
El concepto de almacenamiento de datos estuvo ausente hasta que ocurrió el auge de Big Data. Antes de eso, todas las organizaciones usaban OLTP (bases de datos operativas), que son adecuadas para administrar, rastrear y analizar las actividades diarias, pero fallan miserablemente cuando se trata de manejar conjuntos de datos históricos que pueden abarcar terabytes de tamaño. Un sistema OLTP es simplemente un modelo de base de datos relacional que funciona en Entidad-Relación. Si bien todavía se usan, los OLTP se están desvaneciendo lentamente debido a las enormes cantidades de datos que tienen las organizaciones en la actualidad.
Introduzca: Almacén de datos!

¿Qué es un almacén de datos?

El concepto de almacenamiento de datos permite a las organizaciones recopilar, almacenar y entregar datos de apoyo a la toma de decisiones. El concepto de almacenamiento de datos es amplio y un almacenamiento de datos es uno de los artefactos creados durante el proceso de almacenamiento.
El término "almacén de datos" fue acuñado por William (Bill) H. Inmon en 1990. Según Inmon, un almacén de datos es simplemente una recopilación de datos no volátil, integrada, variable en el tiempo y orientada a un tema en apoyo de la decisión de la gerencia. -proceso de fabricación.
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El OLTP del que hablamos anteriormente sufre cambios frecuentes (casi a diario). Tanto es así que es imposible para un ejecutivo de negocios analizar comentarios o quejas de productos anteriores debido a la falta de datos históricos.
Un almacén de datos, por otro lado, proporciona datos consolidados en una vista multidimensional. También proporciona herramientas OLAP (Procesamiento analítico en línea), que son de gran ayuda cuando se dedica a analizar los datos que ha almacenado. Un almacén de datos, a diferencia de un OLTP, también admite operaciones como minería de datos, clasificación, agrupamiento y análisis predictivo. Por todas estas razones y más, el concepto de Data Warehousing se ha convertido en una parte integral de cualquier organización.

¿Qué no es un almacén de datos?

Las personas relativamente nuevas en el concepto de almacenamiento de datos a menudo confunden un "almacén de datos" con una "base de datos". Sin embargo, aclaremos este punto antes de continuar: un almacén de datos no es solo una base de datos, sino más que eso. Incluye una copia de los datos operativos que se recopilan de múltiples fuentes de datos y resulta útil durante la toma de decisiones estratégicas.
Algunos también creen que un almacén de datos contiene SÓLO datos históricos. Sin embargo, está lejos de la verdad. Se puede crear un almacén de datos para incluir datos históricos y también datos analíticos y de informes. Sin embargo, los datos transaccionales que se gestionan en los almacenes de datos no se almacenan en un almacén. El propósito de usar Data Warehouse es analizar datos históricos y obtener información procesable sin problemas.
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Importancia del almacenamiento de datos

Ahora estamos en la misma página con respecto al concepto de Data Warehousing, la necesidad de este y vimos las diferencias significativas entre un Data Warehouse y un OLTP. Ahora, veamos la importancia del concepto de Data Warehousing:

Garantiza la consistencia de los datos.

Los almacenes de datos almacenan datos de varias fuentes, y esos datos están en múltiples formatos. Por lo tanto, están programados para aplicar métodos ETL para garantizar que los datos sean consistentes en general. La coherencia es lo que hace que el almacenamiento de datos sea una herramienta perfecta para que los responsables de la toma de decisiones corporativas analicen y compartan conocimientos de datos con sus colegas de todo el mundo. Estandarizar y formatear los datos también reduce el riesgo de errores durante el análisis de datos; proporcionando así una mejor precisión general.

Facilitar mejores decisiones

“Primero vienen los datos, luego las teorías”. Un almacén de datos permite a las organizaciones almacenar y recuperar datos con facilidad, lo que garantiza mejores teorías y estrategias en torno a esos datos. El almacenamiento de datos también es mucho más rápido en cuanto al acceso a diferentes conjuntos de datos y facilita la obtención de información procesable.

Mejorar su resultado final

Un almacén de datos ayuda a mejorar las operaciones generales de cualquier organización al permitir que las partes interesadas se sumerjan en sus datos históricos. Esto, finalmente, permite a los líderes empresariales realizar un seguimiento rápido de las actividades pasadas de su organización y evaluar las estrategias exitosas (o fallidas). Esto permite a los ejecutivos ver dónde pueden ajustar su enfoque para reducir costos, maximizar la eficiencia y aumentar las ventas para mejorar sus resultados.

Algunas terminologías cruciales en y alrededor del concepto de almacenamiento de datos:

Metadatos

Los metadatos son esencialmente solo datos sobre datos. Por ejemplo, si hablamos de un libro, su índice puede servir como metadatos del contenido del libro. En otras palabras, los metadatos pueden entenderse como el resumen de los datos completos.
En términos de almacén de datos, podemos definir los metadatos como:

• • Una hoja de ruta hacia el almacén de datos.

• Un directorio que ayuda al sistema de soporte de decisiones a localizar el contenido de un almacén de datos.

Cubo de datos

Un cubo de datos se define por dimensiones y hechos y nos ayuda a representar datos en más de una dimensión. Las dimensiones no son más que entidades sobre las cuales una organización conserva los registros. Se utiliza principalmente para almacenar datos con fines informativos. Cada dimensión del cubo representa una determinada característica de la base de datos, por ejemplo, ventas diarias, mensuales o anuales. Los datos incluidos en un cubo de datos permiten analizar casi todas las cifras de prácticamente cualquiera de los clientes, agentes de ventas, productos y mucho más. Por lo tanto, un cubo de datos idealmente puede ayudar a establecer tendencias y analizar el rendimiento.

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Mercado de datos

Un data mart puede entenderse como un depósito de datos construido para servir a una sección particular de la organización. Un data mart contiene un subconjunto de toda la información de la organización que es valiosa para un grupo específico de personas. Por ejemplo, un data mart diseñado específicamente para el equipo de marketing podría contener solo datos relacionados con artículos, clientes y ventas. Los data marts se limitan a los temas en cuestión.
de almacenamiento de datos junto con los términos y tecnologías importantes. Si lo encuentra interesante, le recomendamos que profundice en este tema jugando con los conceptos de minería de datos, análisis de datos y más. El viaje es largo y el almacén de datos es solo el punto de partida.

Si tiene alguna duda o pregunta, ¡háganoslo saber en los comentarios a continuación!