¿Cómo diseñar un warehouse o almacén de datos? 4 pasos fundamentales

Un data warehouse es un tipo de sistema de gestión ideal para almacenar datos históricos. A diferencia de otras bases de datos, está específicamente diseñado para facilitar el análisis de información y satisfacer las necesidades de business intelligence de las empresas

 

En los últimos tiempos, la nube se ha convertido en el entorno preferente del data warehouse, debido a sus múltiples ventajas respecto a repositorios de datos físicos. Por ejemplo, facilita la integración de la información con otras plataformas y softwares, supone mayores niveles de velocidad y escalabilidad y requiere de inversiones menores. 

 

Sin embargo, un almacén mal diseñado puede provocar que las empresas basen su conocimiento en datos incorrectos, afectando al análisis de rendimiento del negocio y promoviendo la toma de malas decisiones empresariales.

 

Estos son los 4 pasos esenciales para tener un data warehouse empresarial eficaz.

 

Cualquier proyecto de diseño de un data warehouse —sin importar el tamaño y la complejidad del proceso— fracasará si nos saltamos un paso o cometemos un error en la fase de descubrimiento. Esta etapa consiste en analizar los requisitos y necesidades empresariales teniendo en cuenta las principales tareas que mantienen el buen funcionamiento del negocio. Al fin y al cabo, el objetivo de un data warehouse es facilitar a los analistas de datos y a los encargados de tomar decisiones la identificación de problemas y proporcionales la información necesaria para resolverlos. 

 

En este sentido, las tres primeras partes de la construcción de un data warehouse —descubrimiento, diseño y desarrollo— requieren del trabajo colaborativo entre los encargados de tomar decisiones y los perfiles técnicos que desarrollaran el almacén. Es sumamente importante asegurarse de que todos los departamentos participen en la definición y el establecimiento de los objetivos que debe cumplir el proyecto. 

 

El proceso suele estar controlado por un gestor que, como especialista independiente, supervisa la ejecución del mismo dentro del presupuesto asignado y corrige el trabajo. 

 

Algunas de las preguntas que no podemos obviar en esta fase del proceso son: 

 

• ¿Cuál es la finalidad empresarial que queremos cumplir a través del data warehouse?

• ¿Qué información debemos priorizar?

• ¿Qué fuentes de datos debemos integrar?

• ¿Disponemos de un sistema de reserva en caso de fallo?

 

Un data warehouse requiere de tres entornos físicos distintos: el de desarrollo, el de pruebas y el de producción. A la hora de diseñar un entorno físico, es fundamental asegurarnos de que cuente con un servidor propio por las siguientes razones: 

 

• El área de producción suele tener mucha carga de trabajo.

• Necesitamos un lugar para probar el data warehouse antes de que pase a producción.

• Las pruebas o test pueden provocar la caída de los servidores.

 

Los pasos vistos hasta ahora se engloban dentro del conjunto de operaciones back-end. Una vez el entorno del data warehouse ya ha sido diseñado, podemos proceder a la realización de las operaciones front-end para que los usuarios puedan acceder a los datos con facilidad. 

 

Algunas empresas medianas recurren a kits de BI establecidos, pero otras usarán su propia herramienta de business intelligence. En este sentido, es recomendable seleccionar columnas específicas de datos en lugar de optar por una hoja de cálculo completa, así como tener en cuenta las limitaciones de nuestro proveedor de OLAP.

 

Tras resolver las operaciones back-end y front-end del diseño del data warehouse, podemos ponerlo en marcha y empezar a educar a los usuarios.

 

La formación del equipo que utilizará el almacén es fundamental para garantizar su buen funcionamiento y el cumplimiento de los objetivos de negocio para los cuales ha sido diseñado. Asimismo, es crucial supervisar su funcionamiento e identificar cualquier problema durante las primeras fases de puesta en marcha. 

 

Tras su correcta implementación, la gestión diaria es esencial y, sin embargo, a menudo se pasa por alto en la planificación y el despliegue. No sólo hay que asegurarse de que se realiza un mantenimiento regular (diario, semanal, etc.) del software, sino que también es necesario supervisar el rendimiento, el funcionamiento y el crecimiento de los sistemas.

 

Un data warehouse está en constante desarrollo y aumenta a medida que se amplían el número de usuarios y de datos, se encuentran nuevos usos para la información acumulada o se plantean novedosos requisitos de negocio. En este sentido, el project manager del proyecto debe asegurarse de que todos los sistemas estén totalmente preparados, prevenir actualizaciones y anticipar soluciones en caso de fallo operativo.

 

Por otro lado, es importante garantizar la realización de copias de seguridad periódicas. De hecho, estas copias deben realizarse según un calendario estricto, y deben verificarse mediante la restauración secuencial de la base de datos en los entornos de prueba, desarrollo y elaboración de informes.

 

Por último, hay que tener en cuenta que cada data warehouse es diferente y que su diseño debe adaptarse a las necesidades empresariales de cada negocio. Además, el proceso de adaptación y puesta en marcha también variará según las particularidades del entorno empresarial en el que se desarrolla.