Más Información Sobre Soluciones de Almacén de Datos
¿Qué son las soluciones de almacén de datos?
La tecnología de almacén de datos se utiliza como un mecanismo de almacenamiento que extrae datos de múltiples fuentes de datos dispares en un único almacén de datos de manera organizada y eficiente para permitir análisis e informes para una mejor toma de decisiones. Es diferente de la tecnología de bases de datos tradicionales, que solo es capaz de registrar datos. Las soluciones de almacén de datos están diseñadas con la integración y el análisis en mente; y no como otras bases de datos que están diseñadas para ser consultadas de diversas maneras. Esto ayuda a los usuarios sin conocimiento de SQL u otros lenguajes de consulta comunes a extraer información del almacenamiento.
Un almacén de datos actúa como un único repositorio de datos que es una base de datos analítica y de informes utilizada para almacenar datos históricos extraídos de varias fuentes de datos dispares. También permite la recuperación de datos a través de consultas complejas utilizando procesamiento analítico en línea (OLAP).
La mayoría de la tecnología de almacén de datos viene con características para la limpieza y normalización de datos, por lo que los datos pueden almacenarse en una variedad de formas. Esto permite que los datos de ventas, marketing, investigación y otros departamentos se almacenen en sus formas naturales pero limpiados para análisis comparativos.
¿Qué tipos de soluciones de almacén de datos existen?
Las soluciones de almacén de datos permiten a los usuarios obtener información crítica sobre sus datos a través de capacidades mejoradas de inteligencia empresarial (BI) de autoservicio sin problemas. Aunque el propósito del software sigue siendo el mismo, difiere en el modo de implementación y arquitectura. Una solución de almacén de datos puede implementarse tanto en la nube como en las instalaciones.
Almacén de datos en la nube
Con los almacenes de datos en la nube, las empresas pueden escalar horizontalmente para satisfacer los requisitos de almacenamiento y computación aumentados. Un almacén de datos implementado en la nube proporciona una infraestructura mejorada que permite a las empresas centrarse más en ofrecer mejores y más rápidas ideas en lugar de gestionar un conjunto completo de servidores en las instalaciones. Estas soluciones proporcionan control de costos ya que las organizaciones pagan por lo que usan.
Almacén de datos en las instalaciones o con licencia
Un software de almacén de datos en las instalaciones permite a las organizaciones comprar una vez, implementar internamente y habilitar el control sobre su infraestructura de hardware y software. Esta solución de implementación requiere un consultor para ayudar con la instalación y el soporte continuo. Una ventaja de las soluciones de almacén de datos en las instalaciones es que brinda control y acceso completos sobre los datos dentro de una organización, ayudando a minimizar los riesgos de seguridad.
¿Cuáles son las características comunes de las soluciones de almacén de datos?
Los almacenes de datos ayudan a las organizaciones a ejecutar una estrategia de datos efectiva, alimentan datos estructurados y estandarizados en herramientas de BI que proporcionan a los profesionales de datos información de alto nivel para la toma de decisiones. Las siguientes son algunas características principales del software de almacén de datos:
Conexiones de fuentes de datos: Los almacenes de datos generalmente dependen de una variedad de fuentes de datos. Los datos pueden provenir de fuentes dispares, como hojas de cálculo, sistemas bancarios y software que varía desde servidores SQL y bases de datos relacionales hasta sistemas heredados. Esta característica ayuda a los usuarios a extraer datos que esperan usar durante el proceso de toma de decisiones.
Data mart: Los almacenes de datos están organizados en subsecciones individuales. Estas ubicaciones de almacenamiento segmentadas dentro del almacén de datos son típicamente relevantes para un equipo o departamento individual. Las soluciones de almacén de datos permiten a los usuarios crear data marts dentro de ellos.
Escalado: El escalado permite que el almacén de datos expanda la capacidad de almacenamiento y funcionalidad mientras mantiene cargas de trabajo equilibradas. Esto ayuda a facilitar la creciente demanda de solicitudes y conjuntos de información en expansión.
Autoescalado: Mientras que muchas herramientas permiten a los administradores controlar el almacenamiento de escalado, las características de autoescalado ayudan a reducir los aspectos manuales. Esto se hace con herramientas de automatización o bots que escalan servicios y datos automáticamente o bajo demanda.
Compartición de datos: Las características de compartición de datos ofrecen funcionalidad colaborativa para compartir consultas y conjuntos de datos. Estos pueden ser editados o mantenidos entre usuarios y potencialmente enviados a clientes o socios comerciales.
Descubrimiento de datos: Las herramientas de búsqueda proporcionan la capacidad de buscar vastos conjuntos de datos globales para encontrar información relevante. Esto permite a los usuarios el acceso de autoservicio y la navegación a múltiples conjuntos de datos.
Modelado de datos: Las herramientas de modelado de datos ayudan a los usuarios a estructurar y editar datos de una manera que permite una extracción de información rápida y precisa. También ayudan a traducir datos en bruto en un formato más digerible.
Cumplimiento: Las características de cumplimiento monitorean activos y aplican políticas de seguridad. Esto también ayuda a auditar activos para apoyar el cumplimiento con información de identificación personal (PII), el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR), la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros de Salud (HIPAA) y otros estándares regulatorios.
Etapa de datos: Las áreas de etapa de datos se utilizan para normalizar y estructurar información. Estas áreas de almacenamiento transicionales se utilizan a menudo durante los procesos de extracción, transformación y carga (ETL) donde la información se transforma, consolida, alinea y finalmente se exporta.
Herramientas de presentación: Una vez que los datos han sido limpiados y normalizados dentro del área de etapa, se transferirán a los data marts para el acceso de los usuarios. Pueden ser exportados en ese punto o emparejados con herramientas de BI para una mayor visualización y análisis de datos.
Herramientas de integración: Las herramientas de integración se utilizan tanto en la recopilación de información de sus diversas fuentes de datos, como en la dispensación de información después de que ha sido normalizada o modelada. Estas herramientas ayudan a facilitar la entrada de información y a utilizar los datos almacenados dentro de un almacén de datos.
Transformación de datos: Esta característica permite funciones como la limpieza de datos, la deduplicación de datos, la validación de datos, la resumización y más. La transformación de datos es necesaria para convertir los datos en un formato que pueda ser utilizado por herramientas de BI para extraer información procesable de manera fluida.
Análisis en tiempo real: Las características de análisis en tiempo real proporcionan información en su estado más reciente y actualizan a los usuarios tan pronto como cambia. Esto evitará la necesidad de actualizar continuamente los conjuntos de datos y simplifica el uso de datos en streaming.
Otras características del software de almacén de datos: Integración de IA/ML y Integraciones de Data Lake.
¿Cuáles son los beneficios de las soluciones de almacén de datos?
Los almacenes de datos extraen datos de múltiples fuentes dispares a través de departamentos dentro de una organización. Estos datos fluyen desde varios sistemas CRM, sistemas financieros, software ERP y más en tiempo real. Actúan como sistemas de soporte de decisiones que están diseñados para almacenar datos históricos, procesados y transformados para ponerlos a disposición de los tomadores de decisiones para obtener ideas significativas y valiosas. Estas soluciones proporcionan una única fuente de verdad para todos los datos dentro de una organización para tomar decisiones basadas en datos.
Mejora de BI: Las organizaciones utilizan principalmente los almacenes de datos para apoyar sus requisitos de análisis y BI. Los almacenes de datos facilitan el almacenamiento centralizado de datos de manera rápida y fácil de acceder, lo que beneficia aún más las implementaciones de BI a través de análisis efectivos y una mejor toma de decisiones empresariales. Por lo tanto, estas soluciones ayudan a obtener ideas rápidas, precisas y relevantes sobre sus datos.
Aumento del retorno de la inversión (ROI): Las organizaciones logran un aumento en los ingresos debido a los ahorros de costos. Implementar soluciones de almacén de datos ayuda a las organizaciones a consolidar datos de múltiples fuentes dispares en un formato específico de alta calidad en un único repositorio, haciéndolo fácilmente accesible para acceder y analizar mejor. Las soluciones de almacenamiento de datos también ayudan a mejorar la eficiencia operativa y la productividad.
Proporciona ventaja competitiva: Los datos dentro de los almacenes de datos se extraen de múltiples fuentes dispares dentro de una organización y se almacenan en un formato estandarizado, listo para ser analizado. Esto permite un acceso rápido y fácil a los datos y ayuda a ahorrar mucho tiempo en la obtención de ideas. Permiten a los profesionales de datos identificar y evaluar amenazas y oportunidades clave a través de un análisis efectivo de datos empresariales.
Mejora el flujo de trabajo operativo: Los datos en un almacén de datos a menudo se transforman y limpian antes de ser cargados en él. Esto asegura que los datos que se utilizan sean de buena calidad y que las ideas generadas a partir de los datos puedan confiarse para ser precisas. Esto puede mejorar la eficiencia operativa de las empresas.
¿Quién utiliza las soluciones de almacén de datos?
Las soluciones de almacenamiento de datos se centran en datos relevantes para el análisis empresarial y los organizan y optimizan para permitir un análisis eficiente. Este software proporciona una interfaz fácil para los analistas de negocios.
Analistas de datos y científicos de datos: Estos empleados utilizan almacenes de datos para obtener una vista centralizada de los datos en toda una organización para obtener ideas valiosas en términos de poder responder preguntas necesarias para la toma de decisiones estratégicas.
Software relacionado con las soluciones de almacén de datos
Las soluciones relacionadas que pueden usarse junto con los almacenes de datos incluyen:
Bases de datos: Las bases de datos consisten en una gran familia de herramientas utilizadas para almacenar información digitalmente. Hay una amplia variedad de bases de datos como software de bases de datos relacionales, software de bases de datos orientadas a objetos y bases de datos de grafos. Pueden usarse para almacenar prácticamente cualquier tipo de conjunto de datos, dependiendo de su naturaleza, pero varían mucho entre sí.
Herramientas ETL: ETL es la forma más común de extraer datos de un almacén de datos. Estas herramientas se han utilizado durante mucho tiempo para facilitar el uso de fuentes de información heterogéneas y transformarlas en formatos de datos listos para presentación.
Software de procesamiento y distribución de big data: El software de procesamiento y distribución de big data a menudo trabaja en conjunto con los almacenes de datos para procesar y distribuir grandes cantidades de información antes del almacenamiento. Estas herramientas ayudan a mejorar la escalabilidad y el poder de procesamiento del almacén, lo que mejora la exploración en comparación con las herramientas ETL.
Plataformas de análisis: Para implementar un sistema de análisis efectivo y eficiente, las empresas requieren almacenes de datos bien estructurados y diseñados. Los almacenes de datos pueden explicarse como soluciones para la integración de datos que además permiten informes y análisis. Los almacenes de datos son un componente esencial de los sistemas de análisis; por lo tanto, un almacén de datos mal diseñado puede llevar a un menor valor de las ideas generadas y afectar aún más las medidas de toma de decisiones empresariales. Las herramientas de análisis están asociadas con el almacenamiento de datos en forma de informes y análisis de información.
Desafíos con las soluciones de almacén de datos
Las soluciones de software pueden venir con su propio conjunto de desafíos.
Soluciones de almacén de datos en las instalaciones: Las soluciones de almacén de datos en las instalaciones requieren la gestión y el mantenimiento de la infraestructura de hardware y software y servicios internamente. Las organizaciones requieren equipos dedicados para implementar estas soluciones. Los almacenes de datos en las instalaciones no pueden escalar bajo demanda. Por lo tanto, escalar para satisfacer los requisitos cambiantes moverá a las organizaciones a reemplazar sistemas.
Calidad de los datos: Los datos llegan a los almacenes de datos desde múltiples fuentes dentro de las organizaciones. Datos inconsistentes como duplicados e información faltante pueden llevar a encontrar errores. La mala calidad de los datos o propensa a errores puede resultar en informes e ideas inexactas, lo que puede llevar a una mala toma de decisiones.
Cómo comprar soluciones de almacén de datos
Recolección de requisitos (RFI/RFP) para software de almacén de datos
Si una empresa está comenzando y busca comprar la primera solución de almacén de datos, o tal vez una organización necesita actualizar un sistema heredado, donde sea que un negocio esté en su proceso de compra, g2.com puede ayudar a seleccionar el mejor software de almacén de datos para el negocio.
Los puntos de dolor particulares del negocio podrían estar relacionados con fuentes de datos no estructuradas y dispares que deben analizarse bien para usarlas en la toma de decisiones. Si la empresa ha acumulado muchos datos, la necesidad es buscar una solución que pueda ayudar a organizar y estructurar esos datos para crear una vista centralizada para el análisis. Los usuarios deben pensar en los puntos de dolor y anotarlos; estos deben usarse para ayudar a crear una lista de verificación de criterios. Además, el comprador debe determinar el número de empleados que necesitarán usar este software, ya que esto impulsa el número de licencias que probablemente compren.
Tomar una visión holística del negocio e identificar puntos de dolor puede ayudar al equipo a lanzarse a crear una lista de verificación de criterios. La lista de verificación sirve como una guía detallada que incluye tanto características necesarias como agradables de tener, incluyendo presupuesto, características, número de usuarios, integraciones, requisitos de seguridad, soluciones en la nube o en las instalaciones, y más.
Dependiendo del alcance de la implementación, podría ser útil producir un RFI, una lista de una página con algunos puntos de viñeta que describan lo que se necesita de un software de almacén de datos.
Comparar productos de soluciones de almacén de datos
Crear una lista larga
Desde satisfacer las necesidades de funcionalidad del negocio hasta la implementación, las evaluaciones de proveedores son una parte esencial del proceso de compra de software. Para facilitar la comparación después de que todas las demostraciones estén completas, ayuda a preparar una lista consistente de preguntas sobre necesidades y preocupaciones específicas para hacer a cada proveedor.
Crear una lista corta
De la lista larga de proveedores, es útil reducir la lista de proveedores y llegar a una lista más corta de contendientes, preferiblemente no más de tres a cinco. Con esta lista en mano, las empresas pueden producir una matriz para comparar las características y precios de las diversas soluciones.
Realizar demostraciones
Para asegurar que la comparación sea exhaustiva, el usuario debe demostrar cada solución en la lista corta con el mismo caso de uso y conjuntos de datos. Esto permitirá a la empresa evaluar de manera similar y ver cómo cada proveedor se compara con la competencia.
Selección de soluciones de almacén de datos
Elegir un equipo de selección
Antes de comenzar, es crucial crear un equipo ganador que trabajará junto durante todo el proceso, desde identificar puntos de dolor hasta la implementación. El equipo de selección de software debe consistir en miembros de la organización que tengan el interés, las habilidades y el tiempo adecuados para participar en este proceso. Un buen punto de partida es apuntar a tres a cinco personas que ocupen roles como el principal tomador de decisiones, gerente de proyecto, propietario del proceso, propietario del sistema o experto en materia de personal, así como un líder técnico, administrador de TI o administrador de seguridad. En empresas más pequeñas, el equipo de selección de proveedores puede ser más pequeño, con menos participantes multitarea y asumiendo más responsabilidades.
Negociación
Solo porque algo esté escrito en la página de precios de una empresa, no significa que sea evangelio (aunque algunas empresas no cederán). Es imperativo abrir una conversación sobre precios y licencias. Por ejemplo, el proveedor puede estar dispuesto a dar un descuento por contratos de varios años o por recomendar el producto a otros.
Decisión final
Después de esta etapa, y antes de ir con todo, se recomienda realizar una prueba piloto o programa piloto para probar la adopción con una pequeña muestra de usuarios. Si la herramienta se utiliza bien y se recibe bien, el comprador puede estar seguro de que la selección fue correcta. Si no, podría ser el momento de volver a la mesa de dibujo.
¿Cuánto cuestan las soluciones de almacén de datos?
Las soluciones de almacén de datos a menudo se venden como productos independientes. Pueden integrarse con otras herramientas de BI y análisis. Estos generalmente vienen en dos tipos de modelos de precios: tarifa plana y bajo demanda.
Implementación de soluciones de almacén de datos
¿Cómo se implementan las soluciones de almacén de datos?
Una organización podría decidir comprar un almacén de datos comercial o construir un almacén de datos interno. De cualquier manera, se requiere una planificación adecuada en términos de arquitectura y alineación del proyecto de almacén de datos con los objetivos de la empresa porque el propósito final es obtener ideas valiosas para los líderes empresariales para la toma de decisiones estratégicas.
La implementación de un almacén de datos puede realizarse de las siguientes maneras: almacén de datos empresarial, almacén de datos operativos y data mart.
Almacén de datos operativos: Un almacén de datos operativos (ODS) está diseñado para manejar datos operativos actuales. Las ideas derivadas de estos datos apoyan principalmente la mejora de los procesos operativos.
Almacén de datos empresarial (EDW): Este es un repositorio de datos centralizado que recopila datos empresariales de múltiples fuentes en toda la empresa y los pone a disposición para el análisis para proporcionar ideas procesables.
Data mart: Puede considerarse como un subconjunto de un almacén de datos. Se centra en una división específica del negocio como ventas, marketing y finanzas. Los data marts entregan datos en pequeños conjuntos o particiones para proporcionar un acceso fácil y eficiente.
¿Quién es responsable de la implementación de la solución de almacén de datos?
La implementación de un almacén de datos requiere la participación de múltiples partes interesadas. Algunos de ellos son los siguientes:
Ejecutivos de nivel C: Estos conjuntos de personas ayudan a los usuarios a comprender los objetivos y estrategias a largo plazo de una organización con respecto a los proyectos de datos. Juegan un papel importante en la definición del alcance de los proyectos de datos junto con los gerentes de proyecto y el equipo de datos para ayudarles a comprender qué tipo de datos pueden ser valiosos para la organización para la toma de decisiones.
Gerentes de proyecto: Son responsables de supervisar el proyecto en términos de presupuesto, cronogramas, plazos y obstáculos del proyecto. Al gerente de proyecto se le asigna la tarea de comunicar el progreso del proyecto a la alta dirección.
Equipo de TI: Estos equipos consisten en analistas de negocios, arquitectos técnicos, expertos en ETL y especialistas. Este equipo juega un papel en el apoyo a los proyectos de datos ayudando a ejecutar actividades como desarrollar el almacén de datos, conectar fuentes de datos, ejecutar procesos ETL y más. Pueden ser requeridos para apoyar el sistema si es una implementación en las instalaciones.
¿Cómo es el proceso de implementación de las soluciones de almacén de datos?
El proceso de implementación de una solución de almacén de datos puede desglosarse en los siguientes pasos:
Recolección y definición de requisitos: Este paso implica comprender las estrategias y objetivos comerciales a largo plazo de la organización. También cubre varios otros criterios en términos del tipo de análisis e informes requeridos, así como hardware, software, pruebas, implementación y capacitación de usuarios. Este paso involucra a múltiples partes interesadas, comenzando desde las decisiones de nivel C, el equipo de datos y análisis, el soporte de TI y el equipo de gobernanza de datos.
Entorno de almacén de datos: Como siguiente paso, los usuarios deben decidir qué modelo de implementación es adecuado: en las instalaciones, nube pública o privada, o nube híbrida. La nube pública se considera uno de los modelos menos costosos ya que el proveedor de la nube se encarga de gestionar y mantener los requisitos de hardware de infraestructura.
Modelado de datos: Uno de los pasos cruciales en la implementación de un almacén de datos es decidir el modelo de datos. Cada fuente de datos tiene un esquema de datos específico, elegir un único esquema que sea adecuado para todos es necesario.
Conexión de fuentes de datos a través del proceso ETL: Este paso incluye la extracción de datos de múltiples fuentes dispares, transformándolos a través de la conversión de los datos del esquema de origen al esquema de destino asignado y cargándolos posteriormente en los almacenes de datos. La transformación de los datos también incluye un par de otras acciones que pueden realizarse en el conjunto de datos, como validación, enriquecimiento y otras medidas de salud de los datos.
Integración con herramientas de BI y análisis: Una vez que se configura un sistema de almacén de datos, el siguiente paso implica integrar la herramienta de BI que utiliza la organización con los datos del almacén. Esto facilita los informes y análisis que conducen a entregar ideas más rápidas y fáciles para una mejor toma de decisiones.
Prueba y validación del sistema: Este paso incluye la prueba de extremo a extremo de todo el sistema de almacén de datos. El sistema puede probarse en varios conjuntos de parámetros como controles de calidad e integridad de datos, el rendimiento del sistema y analizar si cumple con los requisitos del usuario final en términos de informes y análisis.
Tendencias de soluciones de almacén de datos
Cambio hacia soluciones de almacén de datos en la nube
Las organizaciones están adoptando cada vez más almacenes de datos en la nube para lograr una mejor escalabilidad y rendimiento. Este cambio les ayuda a centrarse más en gestionar sus actividades comerciales que en gestionar un bloque de servidores. Las soluciones de almacén de datos en la nube también permiten a las organizaciones acceder a datos en tiempo real de múltiples fuentes, permitiéndoles obtener mejores ideas rápidamente. Las empresas también pueden lograr rentabilidad con almacenes de datos implementados en la nube porque es menos costoso escalar un almacén de datos en la nube que uno implementado en las instalaciones. Además, los compradores terminan pagando por los recursos que utilizan, lo que mejora aún más la eficiencia operativa.
Avanzando hacia DWaaS
Las organizaciones se están moviendo hacia el almacén de datos como servicio (DWaaS) ya que permite a los compradores aprovechar la eliminación de la adquisición de hardware y software, la configuración y el trabajo de mantenimiento, ya que un tercero es responsable de estos. Desde la administración del almacén de datos hasta la configuración de un equipo de almacén de datos, los proveedores son responsables de ello.
