La gestión eficaz de los datos empresariales es fundamental para el éxito de la organización. Los datos impulsan la toma de decisiones, sirven de base para 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, acumulados y distribuidos es intrínsecamente compleja.
A menudo, los datos se recopilan de numerosas fuentes, se almacenan en distintos formatos y siguen convenciones de nomenclatura inconsistentes, lo que dificulta garantizar la coherencia, el significado y la accesibilidad en toda la organización.
Una arquitectura de arquitectura de almacén de datos ayuda a hacer frente a estos retos al estructurar la forma en que se recopilan, transforman, almacenan y facilitan los datos para el análisis y el apoyo a la toma de decisiones.
¿Qué es la arquitectura de un almacén de datos?
La arquitectura de un almacén de datos se refiere a la planificación, el diseño y la gestión continua de cómo fluyen los datos hacia un entorno de almacén de datos y cómo se utilizan en él. 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 fiables.
- Los datos se concilian y se normalizan.
- Los datos se almacenan en un entorno regulado y accesible.
- Los datos se transforman en información y, posteriormente, en conocimiento para la elaboración de informes, el análisis y la toma de decisiones estratégicas.
La arquitectura de un almacén de datos debe abarcar 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 almacén 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 específicos en materia de modelización, análisis y herramientas, en función de sus decisiones empresariales.
Tipos de arquitecturas de almacén de datos
Las bases de datos transaccionales no deberían soportar directamente las cargas de trabajo analíticas, ya que están optimizadas para transacciones operativas de gran volumen, y no para consultas analíticas de larga duración. Por este motivo, los sistemas transaccionales actúan como fuentes de datos, no como motores analíticos.
A continuación se presentan los modelos de arquitectura de almacén de datos más habituales.
1. Arquitectura básica (de un solo nivel) de un almacén de datos
La arquitectura de un solo nivel tiene como objetivo reducir la redundancia de datos y minimizar el volumen de datos almacenados. Hoy en día se utiliza muy poco, pero puede resultar adecuada para organizaciones pequeñas con necesidades analíticas limitadas.
Limitaciones:
- La combinación de cargas de trabajo analíticas y transaccionales suele provocar problemas de rendimiento.
- Resulta más difícil adaptarlo a medida que aumentan los datos y los análisis.
- Separación limitada entre los procesos operativos y los analíticos.
2. Arquitectura de almacén de datos de dos niveles (repositorio centralizado)
Este modelo incorpora una capa de almacenamiento temporal que se utiliza para extraer, transformar y cargar (ETL) datos en un almacén de datos centralizado.
Entre sus características principales se 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 las organizaciones de tamaño medio 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 capas se basa en el modelo de dos capas añadiendo un servidor OLAP (procesamiento analítico en línea) como nivel intermedio.
Entre las ventajas del nivel intermedio se incluyen:
- Mayor escalabilidad.
- Mayor rendimiento en consultas complejas y multidimensionales.
- Una visión abstracta de los datos subyacentes para los usuarios finales.
Esta es una de las arquitecturas más utilizadas para el análisis de datos empresariales.
Variaciones arquitectónicas adicionales
Las organizaciones suelen ampliar los modelos de arquitectura tradicionales para gestionar mejor los datos distribuidos, los requisitos de gobernanza y la escalabilidad. Entre las variantes se incluyen:
- Arquitectura de bus.
- Modelos de «centro y radios».
- Arquitecturas federadas.
- Distribución basada en clústeres para la gobernanza global o multirregional.
Estos modelos pueden adaptarse a medida que las organizaciones incorporen más fuentes de datos, se expandan a nivel internacional o adopten nuevas aplicaciones.
Componentes fundamentales de la arquitectura de un 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 de datos conciliados, fiables y regulados.
Almacenes de datos
Repositorios específicos por área temática, optimizados para satisfacer las necesidades de las partes interesadas.
Servidor OLAP
Permite realizar análisis rápidos y multidimensionales, así como análisis avanzados.
Herramientas de análisis y BI
Aplicaciones que utilizan los usuarios finales para explorar, visualizar e interpretar datos.
Uno de los valores fundamentales de la arquitectura de un almacén de datos es la modularidad.
Las organizaciones pueden empezar con una estructura básica e ir ampliando componentes —como fuentes de datos o almacenes de datos— a medida que su estrategia de datos va madurando.
Características de las arquitecturas eficaces de almacenes de datos
Una arquitectura de almacén de datos bien diseñada debería:
Admite el procesamiento analítico (no transaccional)
Las cargas de trabajo operativas deben almacenarse en bases de datos transaccionales, que alimentan el almacén de datos.
Ampliar rápidamente la capacidad para satisfacer la demanda de análisis
A medida que las organizaciones van incorporando cada vez más análisis en tiempo real y predictivos, las arquitecturas escalables se vuelven imprescindibles.
Incorpora fácilmente nuevas fuentes de datos
La arquitectura debería evolucionar sin necesidad de un rediseño exhaustivo.
Garantizar una sólida seguridad de los datos
Los almacenes suelen contener datos confidenciales que afectan a toda la organización.
Compatibilidad con flujos de trabajo ETL/ELT robustos
Las herramientas deben ser capaces de gestionar formatos de datos diversos y en constante evolución.
Que sea sencillo y fácil de gestionar
Las arquitecturas excesivamente complejas ralentizan los análisis y reducen la facilidad de uso.
Proporcionar datos fiables y de alta calidad
Los datos deben validarse, normalizarse y gestionarse adecuadamente para facilitar una toma de decisiones precisa.
Cumplir con las expectativas en materia de nivel de servicio
Esto incluye la disponibilidad, la capacidad, el rendimiento, la continuidad y la facilidad de uso.
Almacén de datos tradicional frente a almacén de datos en la nube
Los almacenes de datos 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 prácticamente ilimitados.
- Gran elasticidad para cargas de trabajo variables.
- Mayor movilidad y accesibilidad.
- Mejor compatibilidad con el big data y diversos formatos.
- Implementación más rápida.
- Mejora de la recuperación ante desastres.
- Una asignación más eficiente de los recursos informáticos.
Muchas organizaciones adoptan arquitecturas híbridas, que combinan el rendimiento de las instalaciones propias con la flexibilidad de la nube.
Las soluciones OLAP pueden admitir ambos modelos, lo que permite:
- Análisis multidimensional.
- Análisis de tendencias.
- Modelización.
- BI de alta velocidad en todas las unidades organizativas.
Impulsar el éxito de la organización mediante la arquitectura de un almacén de datos
El éxito depende de comprender cómo toman decisiones las distintas unidades de negocio. Las partes interesadas suelen basarse en perspectivas analíticas, herramientas y métricas específicas.
Para darles más autonomía:
- Habilita la configuración de autoservicio para acceder a los datos y analizarlos.
- Establecer 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 al ritmo de la organización, mejorando la eficiencia, la precisión y la confianza en las decisiones basadas en datos.
Almacén de datos tradicional frente a almacenes de datos en la nube
Como ya se ha mencionado, un almacén de datos es un conjunto de datos procedentes de diversas fuentes, que se integran para formar un almacén de datos más amplio destinado al procesamiento analítico primario, con el fin de respaldar la toma de decisiones de las distintas partes interesadas de la organización. La diferencia entre un almacén de datos tradicional y uno en la nube radica en las ventajas generales que ofrece el uso de la informática en la nube.
Los almacenes de datos en la nube permiten a la organización:
- Aprovecha el almacenamiento ilimitado, la elasticidad rápida y la escalabilidad.
- Mejorar la flexibilidad para dar soporte a diferentes arquitecturas.
- Mejorar la movilidad y el acceso a los datos.
- Ofrece un mejor soporte para el análisis de big data que las soluciones locales habituales.
- Se implementan más rápidamente que las soluciones locales.
- Consigue una recuperación ante desastres aún más fiable.
- Aprovechar los recursos informáticos de forma más eficiente.
Las organizaciones también pueden dar rienda suelta a su creatividad y recurrir a una solución híbrida que aproveche lo mejor de las arquitecturas locales y en la nube para respaldar los resultados de su almacén de datos en beneficio de las distintas partes interesadas.
Las soluciones OLAP pueden aprovecharse para cualquiera de las dos soluciones arquitectónicas. OLAP permite el análisis multidimensional de los datos, la información y el conocimiento del almacén de datos para facilitar la modelización compleja 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 realizar análisis rápidos, eficaces y con gran capacidad de respuesta.
El éxito de las soluciones de almacén de datos depende de la comprensión de las necesidades de la organización en materia de toma de decisiones. Cada parte interesada debe recibir un trato diferenciado, ya que la forma y el momento en que toman sus decisiones varían. Siempre que sea posible, se debe facilitar el autoservicio a los usuarios finales para que puedan realizar cambios en la configuración relativa a qué datos se acceden y cómo se hace mediante sus aplicaciones. Las partes interesadas deberán aportar comentarios sobre el procesamiento ETL para garantizar que los datos sean comprensibles y satisfagan sus necesidades. Las partes interesadas y el equipo de soporte del almacén de datos deben trabajar de forma colaborativa y coordinada para gestionar, desarrollar 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
La plataformaActianData Intelligenceha sido diseñada específicamente para ayudar a las organizaciones a unificar, gestionar y comprender sus datos en entornos híbridos. Reúne la gestión de metadatos, la gobernanza, el linaje, el control de calidad y la automatización en una única plataforma. Esto permite a los equipos saber de dónde proceden los datos, cómo se utilizan y si cumplen los requisitos internos y externos.
A través de su interfaz centralizada, Actian ofrece información en tiempo real sobre las estructuras y los flujos de datos, lo que facilita la aplicación de políticas, la resolución de problemas y la colaboración entre departamentos. La plataforma también ayuda a vincular los datos con el contexto empresarial, lo que permite a los equipos utilizarlos de forma más eficaz y responsable. La plataforma de Actian está diseñada para adaptarse a los ecosistemas de datos en constante evolución, lo que garantiza un uso coherente, inteligente y seguro de los datos en toda la empresa.Solicita tu demostración personalizada.
