¿Qué es el diseño de un almacén de datos?

En el mundo actual impulsado por los datos, un almacén de datos se ha convertido en una parte esencial de los negocios. Estos repositorios de datos únicos son una excelente opción para almacenar información de múltiples fuentes de datos, ya que permiten a las empresas centralizar los datos y garantizar su disponibilidad para el procesamiento analítico. Por muy beneficioso que pueda ser tener un almacén de datos, integrarlo en su infraestructura puede ser una prueba compleja, especialmente cuando lo está diseñando.

El proceso de diseño del almacén de datos presenta numerosos desafíos y obstáculos potenciales, así como requisitos en constante evolución. Esto significa que diseñar un almacén de datos es un proceso continuo para mejorar la forma en que el sistema extrae, transforma y carga datos recopilados de diversas fuentes. Dada esta enorme complejidad, hay muchos aspectos a tener en cuenta antes de construir tu propio almacén de datos.

¿Cuáles son los componentes principales de un almacén de datos?

Al construir un almacén de datos, es importante pensar en su arquitectura. Esto se debe a que es necesario tener en cuenta los componentes esenciales de estos sistemas para poder aprovecharlos al máximo. Estos son los elementos críticos que necesita para diseñar una arquitectura de almacén de datos:

• Capa de fuente de datos : las fuentes de las que recopila datos, incluidas las fuentes internas (ERP, CRM, etc.) y externas (redes sociales, bases de datos públicas, etc.)
• Área de preparación : el almacenamiento temporal donde se consolidan todos los datos recopilados antes de almacenarse.
• Capa de almacenamiento de datos : la base de datos donde se guardan los datos estructurados y el centro de datos donde se proporcionan los datos para el análisis y la generación de informes.
• Inteligencia y análisis de negocios : las herramientas de procesamiento analítico de negocios en línea que consultan, extraen y evalúan datos para crear informes y visualizaciones.

Estos elementos se pueden organizar siguiendo dos enfoques de diseño de almacenes de datos:

Enfoque de arriba hacia abajo

La capa de origen de datos envía datos estructurados, semiestructurados o no estructurados al área de preparación, donde se limpian todos los datos. Después de eso, los datos limpios van al almacén de datos y desde allí se dividen en tantos data marts como funciones específicas haya en una empresa.

Enfoque de abajo hacia abajo

La principal diferencia con el enfoque de arriba hacia abajo es que los datos limpios van a los mercados de datos antes de llegar al almacén de datos. Esto hace que los informes sobre funciones específicas sean más rápidos, aunque la vista dimensional de los data marts no es tan consistente como el enfoque de arriba hacia abajo.

¿Cuáles son los pasos para diseñar un almacén de datos?

Aunque no todos los procesos de diseño de almacenes de datos tienen el mismo aspecto, existen varios pasos comunes a la mayoría de ellos. Se verán diferentes según las fuentes de datos, la complejidad de los resultados deseados y la complejidad general del sistema. Sin embargo, los pasos principales se pueden resumir de la siguiente manera:

Definición de requisitos

El primer paso es determinar las necesidades, objetivos y expectativas comerciales en torno al proyecto de almacenamiento de datos.

Exploración y conceptualización.

Aquí, el equipo explora las fuentes de datos y el nivel general de seguridad con el objetivo de comprender a los usuarios. A continuación, los ingenieros comienzan a diseñar el almacén de datos y eligen la arquitectura y el tipo de implementación ideales.

Planificación Luego de preparar el borrador inicial, el equipo comienza a definir adecuadamente el alcance, los entregables y la hoja de ruta del proyecto, teniendo en cuenta los recursos disponibles, el presupuesto y los riesgos.

Análisis en profundidad de tecnología y fuentes de datos.

Aquí, el equipo de ingeniería profundiza en las plataformas disponibles para construir la solución de almacenamiento. Además, los desarrolladores analizan minuciosamente las fuentes de datos y definen el proceso para extraer, transformar y cargar datos en el almacén de datos.

Modelado de datos

Aquí, el equipo elige uno de los modelos de datos más comunes para el almacén y los mercados de datos. Las opciones incluyen esquemas de estrellas, copos de nieve y galaxias.

Desarrollo de almacén de datos

Una vez definidos y acordados todos los aspectos del proyecto, el equipo de ingeniería comienza a trabajar en la solución, conectando fuentes de datos a bases de datos, creando data marts, implementando procesos ETL y probando todo el sistema.

Implementación y mantenimiento

Una vez finalizado el desarrollo, el equipo lanza la solución a todos los usuarios, monitoreando de cerca el rendimiento, resolviendo los problemas que puedan surgir y ajustando diferentes partes para garantizar la disponibilidad, calidad y seguridad de los datos.

Mejores prácticas de diseño de almacenes de datos

Teniendo en cuenta lo complejo que es diseñar un almacén de datos, siempre es una buena idea que el equipo tenga en mente un conjunto de mejores prácticas. Siguiendo estas pautas, el equipo de ingeniería podrá evitar los errores más comunes en este tipo de proyectos y al mismo tiempo acelerar todo el proceso de desarrollo.

• Definir correctamente el modelo de datos. Siempre necesita saber qué tipo de datos está recopilando y cómo puede limpiarlos y almacenarlos para un mejor análisis.
• Construya un diagrama de flujo de datos. Comprender dónde están todos sus repositorios de datos y mercados de datos y cómo manejan la información proveniente de sus fuentes puede ayudarlo a perfeccionar sus operaciones basadas en datos.
• Utilice una arquitectura de almacén de datos estándar. El uso de una arquitectura conocida y probada puede aumentar su eficiencia y proporcionar una forma más clara de mantener y actualizar su almacén de datos.
• Divida sus proyectos de almacén de datos en partes más pequeñas. Adoptar una metodología ágil es fundamental al diseñar un almacén de datos, ya que podrá lograr una entrega más rápida de partes valiosas del sistema. Además, podrá hacer evolucionar el sistema más rápidamente a medida que cambien sus necesidades y datos.
• Automatiza tu almacenamiento de datos. Puede utilizar varias herramientas de automatización para limpiar datos, hacer cumplir los estándares de codificación y ampliar o reducir la escala.
• Considere utilizar un entorno basado en la nube. Ya no necesita utilizar un almacén local para sus datos. En su lugar, puede elegir una de las muchas alternativas basadas en la nube para acelerar el proceso y acceder a una mayor flexibilidad.

Esquemas de almacenamiento de datos

El esquema es la descripción lógica de la base de datos, que incluye el nombre y la descripción de todos los tipos de registros. Sin embargo, los almacenes de datos no utilizan el modelo relacional que suele verse en las bases de datos. En cambio, los almacenes de datos utilizan uno de los tres esquemas de almacenamiento más comunes, a saber:

Esquema de estrella n.° 1

Una tabla de hechos está en el centro de una disposición en forma de estrella y está rodeada por tantas tablas de dimensiones asociadas como sea necesario.

# 2 esquema de copo de nieve

Según el esquema en estrella, el esquema de copo de nieve agrega tablas de dimensiones adicionales a cada tabla de dimensiones presente en un esquema en estrella.

# 3 esquema de galaxia

Aquí hay 2 tablas de hechos que usan y comparten las mismas tablas de dimensiones.

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