La gestión eficaz de los datos empresariales es esencial para el éxito de la organización. Los datos impulsan la toma de decisiones, respaldan los análisis avanzados y alimentan tecnologías emergentes como el aprendizaje automático, la inteligencia empresarial y la inteligencia artificial. Sin embargo, la gestión de datos históricos, acumulativos y distribuidos es intrínsecamente compleja.
Los datos suelen recopilarse de muchas fuentes, almacenarse en diferentes formatos y seguir convenciones de nomenclatura inconsistentes, lo que dificulta garantizar la coherencia, el significado y la accesibilidad en toda la organización.
Una arquitectura de almacén de datos bien diseñada ayuda a abordar estos retos al estructurar cómo se recopilan, transforman, almacenan y entregan los datos para su análisis ayuda a abordar estos retos al estructurar la forma en que se recopilan, transforman, almacenan y entregan los datos para su análisis y apoyo a la toma de decisiones.
¿Qué es la arquitectura de un almacén de datos?
La arquitectura del almacén de datos se refiere a la planificación, el diseño y la gestión continua de cómo fluyen los datos y cómo se utilizan dentro de un entorno de almacén de datos. Su objetivo es crear una única fuente de verdad para grandes volúmenes de datos procedentes de múltiples y diversos sistemas.
Dentro de esta arquitectura:
- Los datos se recopilan de fuentes confiables.
- Los datos se concilian y estandarizan.
- Los datos se almacenan en un entorno controlado y accesible.
- Los datos se transforman en información y, posteriormente, en conocimiento para la elaboración de informes, análisis y toma de decisiones estratégicas.
Una arquitectura de almacén de datos debe ser compatible con todo el ciclo de vida de los datos, incluyendo la recopilación, la gestión de la calidad, el almacenamiento, la transferencia y la mejora continua a medida que evolucionan la madurez de la organización y las necesidades analíticas.
Los entornos de almacenamiento de datos suelen estar orientados a las partes interesadas.
Los equipos de ventas, marketing, finanzas y operaciones pueden compartir datos comunes, pero cada parte interesada tiene requisitos únicos de modelización, análisis y herramientas en función de sus decisiones empresariales.
Tipos de arquitecturas de almacenes de datos
Las bases de datos transaccionales no deben soportar directamente cargas de trabajo analíticas, ya que están optimizadas para transacciones operativas de gran volumen, no para consultas analíticas de larga duración. Por este motivo, los sistemas transaccionales actúan como fuentes de datos, no motores analíticos.
A continuación se muestran los modelos de arquitectura de almacén de datos más comunes.
1. Arquitectura básica (de un solo nivel) del almacén de datos
La arquitectura de un solo nivel tiene como objetivo reducir la redundancia de datos y minimizar los datos almacenados. Hoy en día se utiliza muy poco, pero puede ser adecuada para organizaciones pequeñas con necesidades analíticas limitadas.
Limitaciones:
- La combinación de cargas de trabajo analíticas y transaccionales suele provocar problemas de rendimiento.
- Más difícil de escalar a medida que aumentan los datos y los análisis.
- Separación limitada entre los procesos operativos y analíticos.
2. Arquitectura de almacén de datos de dos niveles (repositorio centralizado)
Este modelo introduce una capa de preparación utilizada para extraer, transformar y cargar (ETL) datos en un almacén de datos centralizado.
Las características clave incluyen:
- Los procesos ETL preparan los datos para su análisis.
- Los datos se almacenan en un repositorio centralizado.
- Las herramientas analíticas se conectan directamente al almacén.
- Se pueden añadir data marts para satisfacer las necesidades específicas de cada unidad de negocio.
Este enfoque es habitual en organizaciones medianas o en aquellas que están empezando a modernizar sus capacidades analíticas.
3. Arquitectura de almacén de datos de tres niveles (repositorio + servidor OLAP)
La arquitectura de tres niveles se basa en el modelo de dos niveles añadiendo un servidor OLAP (procesamiento analítico en línea) como nivel intermedio.
Las ventajas del nivel intermedio incluyen:
- Mejora de la escalabilidad.
- Rendimiento más rápido para consultas complejas y multidimensionales.
- Una vista resumida de los datos subyacentes para los usuarios finales.
Esta es una de las arquitecturas más ampliamente adoptadas para el análisis empresarial.
Variaciones arquitectónicas adicionales
Las organizaciones suelen ampliar los modelos de arquitectura tradicionales para abordar mejor los datos distribuidos, los requisitos de gobernanza y la escalabilidad. Entre las variaciones se incluyen:
- Arquitectura de autobuses.
- Modelos radial.
- Arquitecturas federadas.
- Distribución basada en clústeres para la gobernanza global o multirregional.
Estos modelos pueden adaptarse a medida que las organizaciones añaden más fuentes de datos, se expanden internacionalmente o adoptan nuevas aplicaciones.
Componentes básicos de una arquitectura de almacén de datos
Una arquitectura completa de almacén de datos suele incluir:
Fuentes de datos
Bases de datos operativas, archivos, aplicaciones y fuentes de datos externas.
El almacén de datos
Almacenamiento centralizado para datos reconciliados, fiables y controlados.
Mercados de datos
Repositorios específicos por materia optimizados para las necesidades de las partes interesadas.
Servidor OLAP
Permite realizar análisis rápidos y multidimensionales, así como análisis avanzados.
Herramientas de análisis y BI
Aplicaciones utilizadas por los usuarios finales para explorar, visualizar e interpretar datos.
Un valor clave de la arquitectura del almacén de datos es la modularidad.
Las organizaciones pueden comenzar con una estructura básica y ampliar componentes, como fuentes de datos o data marts, a medida que madura su estrategia de datos.
Propiedades de las arquitecturas eficaces de almacenes de datos
Una arquitectura de almacén de datos bien diseñada debe:
Procesamiento analítico (no transaccional) de soporte
Las cargas de trabajo operativas pertenecen a las bases de datos transaccionales, que alimentan el almacén.
Amplíe rápidamente para satisfacer la demanda de análisis
A medida que las organizaciones adoptan análisis más predictivos y en tiempo real, las arquitecturas escalables se vuelven esenciales.
Incorpore fácilmente nuevas fuentes de datos
La arquitectura debe evolucionar sin necesidad de un rediseño exhaustivo.
Garantizar una sólida seguridad de los datos
Los almacenes suelen guardar datos confidenciales de toda la organización.
Admite sólidas canalizaciones ETL/ELT
Las herramientas deben poder manejar formatos de datos diversos y en constante evolución.
Manténgase sencillo y manejable.
Las arquitecturas excesivamente complejas ralentizan los análisis y reducen la facilidad de uso.
Proporcionar datos fiables y de alta calidad.
Los datos deben validarse, estandarizarse y gestionarse para respaldar una toma de decisiones precisa.
Cumplir con las expectativas de nivel de servicio
Esto incluye disponibilidad, capacidad, rendimiento, continuidad y facilidad de uso.
Almacén de datos tradicional frente a almacén de datos en la nube
Los almacenes tradicionales (locales) han servido durante mucho tiempo como motores de análisis empresarial, pero las arquitecturas basadas en la nube ofrecen ventajas clave:
Ventajas de los almacenes de datos en la nube
- Almacenamiento y escalabilidad casi ilimitados.
- Alta elasticidad para cargas de trabajo variables.
- Mayor movilidad y accesibilidad.
- Mejor compatibilidad con big data y formatos diversos.
- Implementación más rápida.
- Recuperación ante desastres mejorada.
- Asignación más eficiente de los recursos informáticos.
Muchas organizaciones adoptan arquitecturas híbridas, que combinan el rendimiento local con la flexibilidad de la nube.
Las soluciones OLAP pueden admitir ambos modelos, lo que permite:
- Análisis multidimensional.
- Análisis de tendencias.
- Modelaje.
- BI de alta velocidad en todas las unidades organizativas.
Facilitar el éxito organizativo con la arquitectura de almacén de datos
El éxito depende de comprender cómo toman decisiones las diferentes unidades de negocio. Las partes interesadas suelen basarse en perspectivas analíticas, herramientas y métricas únicas.
Para empoderarlas:
- Habilite la configuración de autoservicio para acceder y analizar datos.
- Proporcionar canales de comunicación claros entre las partes interesadas y los equipos de ETL.
- Mantener la colaboración entre los ingenieros de datos, los analistas y los equipos de gobernanza.
Un almacén bien diseñado evoluciona con la organización, mejorando la eficiencia, la precisión y la confianza en las decisiones basadas en datos.
Almacén de datos tradicional frente a almacén de datos en la nube
Como ya se ha mencionado, un almacén de datos es una recopilación de datos de diversas fuentes, reconciliados para formar un almacén de datos más extenso para el procesamiento analítico primario con el fin de apoyar las decisiones de múltiples partes interesadas dentro de la organización. La diferencia entre un almacén entrepôt de données cloud datos tradicional y un entrepôt de données cloud está relacionada con la potencia general del uso de la informática basada en la nube.
Los almacenes de datos en la nube permiten a la organización:
- Aproveche el almacenamiento ilimitado, la rápida elasticidad y la escalabilidad.
- Mejorar la flexibilidad para soportar diferentes arquitecturas.
- Mejorar la movilidad y el acceso a los datos.
- Soporta analyse des données big data mejor que las típicas soluciones sur site .
- Despliegue más rápido que las soluciones sur site .
- Gane más reprise après sinistre a toda prueba reprise après sinistre.
- Ponga en común los recursos informáticos de forma más eficiente.
Las organizaciones también pueden ser creativas y utilizar una solución híbrida que aproveche lo mejor de las arquitecturas sur site y en la nube para respaldar los resultados de su almacén de datos para las distintas partes interesadas.
Las soluciones OLAP pueden aprovecharse para cualquiera de las dos arquitecturas. OLAP permite el análisis multidimensional de los datos, la información y el conocimiento del almacén de datos para apoyar el modelado complejo y el análisis de tendencias de la solución de almacén de datos. La inteligencia empresarial (BI) y la toma de decisiones en todas las áreas funcionales de la organización que utilizan almacenes de datos pueden aprovechar OLAP para obtener análisis rápidos, eficaces y con capacidad de respuesta.
El éxito de las soluciones de almacén de datos depende de la comprensión de las necesidades de toma de decisiones de la organización. Cada parte interesada debe ser tratada de forma diferente, ya que varía cómo y cuándo toman sus decisiones. Cuando sea posible, permita el autoservicio del usuario final para realizar cambios de configuración en qué y cómo se accede a los datos con sus aplicaciones. Las partes interesadas tendrán que dar su opinión sobre el procesamiento ETL para asegurarse de que los datos son comprensibles y satisfacen sus necesidades. Las partes interesadas y el soporte del almacén de datos deben trabajar juntos en colaboración y de forma coordinada para gestionar, evolucionar y transformar los datos y el almacén de datos en una solución eficaz, eficiente y económica para la organización.
Actian y la plataforma de inteligencia de datos
Actian Data Intelligence Platform está diseñada para ayudar a las organizaciones a unificar, gestionar y comprender sus datos en entornos híbridos. Reúne la gestión de metadatos, la gobernanza, el linaje, la supervisión de la calidad y la automatización en una única plataforma. Esto permite a los equipos ver de dónde proceden los datos, cómo se utilizan y si cumplen los requisitos internos y externos.
A través de su interfaz centralizada, Actian permite conocer en tiempo real las estructuras y flujos de datos, lo que facilita la aplicación de políticas, la resolución de problemas y la colaboración entre departamentos. La plataforma también ayuda a conectar los datos con el contexto empresarial, lo que permite a los equipos utilizar los datos de forma más eficaz y responsable. La plataforma de Actian está diseñada para escalar con ecosistemas de datos en evolución, apoyando un uso de datos consistente, inteligente y seguro en toda la empresa. Solicite su demostración personalizada.
