¡Domina tu estrategia de almacenamiento de datos! Descubra las mejores prácticas para contratar desarrolladores de élite de Data Warehouse, garantizando soluciones escalables y reveladoras.
Su negocio depende de los datos. Cada año que pasa esto se vuelve más y más evidente. No importa el tamaño de su empresa, necesita la información para avanzar. Esta información puede consistir en detalles de clientes, datos de ventas, registros de empleados, registros de la cadena de suministro, productos, clientes, datos de ubicación o tendencias. La lista de datos que su empresa necesita puede ser interminable.
Y cuanto más tiempo esté en el negocio, estas tiendas pueden crecer exponencialmente. ¿Dónde almacena estos datos? Cuando su negocio crezca más allá de un simple servidor o un conjunto de servidores para almacenar sus datos, se dará cuenta de que necesita algo serio como un almacén de datos.
El término en sí probablemente evoca enormes edificios que albergan filas y filas de servidores agrupados para mantener seguros todos esos valiosos datos. Aunque es una imagen intrigante, este concepto sólo es válido para las empresas más grandes.
Para su empresa, un almacén de datos es en realidad una gran colección de datos comerciales que se pueden utilizar para ayudar a su empresa a tomar decisiones informadas. Este concepto ha existido desde la década de 1980. En ese momento, se hizo evidente que los datos eran más que un simple medio para almacenar información, sino una forma de ayudar a tomar decisiones importantes que pueden revelar inteligencia empresarial.
Más sobre Inteligencia de Negocios
Business Intelligence (BI) comprende tanto las estrategias como las tecnologías utilizadas por las empresas de clase empresarial para analizar colecciones de datos. Analizar estos datos se ha vuelto esencial para que las empresas delineen estrategias de futuro. Y dado lo competitivo que se ha vuelto el mundo empresarial, cada ventaja (por pequeña que sea) puede significar la diferencia entre el éxito y el fracaso.
Si bien puede pensar que puede arreglárselas con la base de datos tradicional y la GUI basada en web, existen dos beneficios muy importantes al migrar a un almacén de datos:
- Mejores datos: podrá recopilar información más consistente y relevante de una fuente específica.
- Decisiones más rápidas: debido a que los datos almacenados en un almacén están en un formato más consistente, los sistemas que utiliza para el análisis pueden tomar decisiones mucho más rápido.
Es importante comprender que un almacén de datos no es solo una colección única de datos. En cambio, un almacén de datos es una colección de bases de datos almacenadas. Esto significa que puede tener diferentes bases de datos de diferentes fuentes, o cada una de ellas con datos de región, cliente o producto específicos.
¿Lago de datos o no?
Es posible que haya escuchado el término "lago de datos". Si bien este es otro concepto importante, es necesario comprender que un almacén de datos y un lago de datos son dos cosas muy diferentes. Un lago de datos es una colección de varios tipos de datos, incluidos los sin procesar, los no estructurados y los estructurados. Estos diferentes conjuntos de datos se almacenan en formato sin procesar hasta que se necesiten. Un almacén de datos, por otro lado, almacena datos en archivos y carpetas organizados que están listos para ser utilizados por herramientas analíticas.
Lo que necesita para construir un almacén de datos
En primer lugar, un almacén de datos no es algo que su administrador de TI pueda descargar y apuntar y hacer clic para implementar. Este es un procedimiento muy complicado, complicado y que requiere mucho tiempo. Esto significa que necesitarás contar con el equipo necesario para realizar una investigación en profundidad y que comprenda completamente cómo funcionan los datos.
Entonces, lo primero que deberá hacer es recopilar sus datos, que pueden provenir prácticamente de cualquier fuente. Esto podría ser el rendimiento de los anuncios, el seguimiento de sitios web o aplicaciones, el comercio electrónico, el marketing, las relaciones con los clientes, la atención al cliente o los datos financieros. Puedes recopilar estos datos con herramientas como Google Analytics, Snowplow, Heap, la herramienta de recursos humanos de tu empresa o Zendesk. Esto significa que necesitará personal capacitado en la extracción de datos de estas plataformas.
Una vez que haya recopilado sus datos, deberá recurrir a una empresa que ofrezca soluciones de almacenamiento de datos. Sí, siempre puedes construir tu propio almacén de datos interno, pero ¿por qué reinventar la rueda? Algunos de los servicios de almacenamiento de datos más fáciles de iniciar incluyen:
De los servicios anteriores, solo Panopy ofrece conectores integrados y fáciles de usar para prácticamente cualquier tipo de datos que haya recopilado. Esto hace que Panoply sea el más fácil de usar, Snowflake puede resultar costoso y Amazon Redshift puede ser el más complicado. Sin embargo, si espera que su almacén de datos crezca rápido y sea grande, Amazon ciertamente tiene la infraestructura para albergar un almacén de datos de cualquier tamaño que necesite.
A continuación, necesitará la herramienta ETL adecuada. ETL significa Extraer, Transformar, Cargar. Esto sólo es necesario si opta por una solución de almacenamiento de datos que no incluya un conector para sus datos. Si ese es el caso, tendrás que recurrir a personas como Cantor , Ponto , Blendo o Fivetran . Naturalmente, necesitará miembros del equipo capaces de utilizar estas herramientas.
Finalmente, necesitarás emplear las herramientas analíticas adecuadas, como Google Data Studio , Observer , Metabase o Modo .
Una vez que tenga todas estas piezas juntas, su almacén de datos estará listo para usar.
Preguntas de entrevista
¿Qué es un almacén de datos?
Un almacén de datos es una colección de datos que se utiliza como sistema de apoyo a las decisiones de gestión y/o inteligencia empresarial.
¿Qué es una tabla de hechos?
Una tabla de hechos contiene la medición de los procesos comerciales, así como las claves externas utilizadas para las tablas de dimensiones.
¿Cuáles son las 4 etapas del almacenamiento de datos?
- Base de datos operativa fuera de línea
- Almacén de datos sin conexión
- Almacén de datos en tiempo real
- Almacén de datos integrado
¿Qué significa OLTP?
Procesamiento de transacciones en línea
¿Qué significa OLAP?
Procesamiento analítico en línea
¿Cuál es la diferencia entre Vista y Vista Materializada?
Una vista es una tabla virtual que utiliza el resultado de una consulta en lugar de tablas, mientras que una vista materializada es un acceso indirecto a los datos de la tabla al almacenar los resultados de una consulta en un esquema separado.
¿Qué son los hechos no aditivos?
Los hechos no adictivos no se pueden resumir en ninguna de las dimensiones presentes en la tabla de hechos.
¿Cuáles son los 3 tipos de dimensiones que cambian lentamente?
- SCD 1: un nuevo registro reemplaza el registro original
- SCD 2: se agrega un nuevo registro a la tabla de dimensiones del cliente existente
- SCD 3: los datos originales se modifican para incluir datos nuevos
Descripción del trabajo
Será responsable de planificar, conectar, diseñar, programar e implementar nuestros sistemas de almacenamiento de datos. Otras tareas incluirán desarrollar, monitorear y mantener procesos ETL, aplicaciones de informes y diseño de almacenes de datos.
Responsabilidades
- Planificar, crear, coordinar e implementar almacenes de datos de la empresa.
- Diseñe las interfaces de usuario final necesarias o capacite a los usuarios con herramientas de terceros.
- Desarrollar mejores prácticas para la carga y extracción de datos.
- Desarrolle y administre todos los aspectos de la arquitectura de datos, el modelado de datos y las soluciones de mapeo ETFL en un entorno de almacenamiento de datos estructurado.
- Desarrollar y/o implementar aplicaciones de informes requeridas.
- Desarrollar e implementar rutinas ETL.
- Apoyar el desarrollo y la validación necesarios durante todo el ciclo de vida de los sistemas de inteligencia empresarial y de almacenamiento de datos.
- Mantener la conectividad del usuario y proporcionar seguridad para el almacén de datos.
- Monitorear el desempeño de los sistemas de almacenamiento de datos y de inteligencia de negocios.
- Gestiona múltiples proyectos al mismo tiempo.
Habilidades y cualidades
- Conocimiento y comprensión del ciclo de vida del desarrollo de software.
- Conocimientos avanzados y experiencia (mínimo 5 años) en bases de datos relacionales y lenguaje de consulta SQL.
- Experiencia en diseño y modelado de bases de datos para data warehouses.
- Experiencia con aplicaciones de inteligencia empresarial (incluidas estructuras de bases de datos relacionales y formularios normales).
- Habilidades analíticas y de resolución de problemas con cuestiones y tareas técnicas complejas.
- Experiencia mínima de 5 años con SQL Server, TSQL, SSAS, SSIS, SSRS, SharePoint Development Studio y Oracle DBMS.
- Habilidades analíticas superiores con buena actitud para la resolución de problemas.
- Comprensión fundamental de los sistemas de control de versiones (como Git).
- Sólidas habilidades para la resolución de problemas.
- Excelente comunicación escrita y verbal.
- Buenas habilidades organizativas.
- Habilidad para trabajar como parte del equipo.
- Atención a los detalles.
- Comprender la naturaleza de la programación asincrónica y sus peculiaridades y soluciones.
- Una actitud positiva.
Conclusión
Como probablemente podrás ver, crear un almacén de datos no es una tarea fácil. Es por eso que necesitará contratar desarrolladores de almacenes de datos que sean capaces de unir estas tecnologías, para que su empresa pueda aprovechar al máximo sus datos y llevar su juego de inteligencia empresarial al siguiente nivel.
