Almacén de datos empresariales (EDW)

¿Qué es un almacén de datos empresarial (EDW)?

Un almacén de datos empresariales (EDW) es un repositorio centralizado y estructurado diseñado para consolidar y administrar los datos de una organización. El beneficio principal de un EDW es que proporciona un entorno gobernado donde la información de sistemas dispares se integra, se estandariza y se hace accesible para informes y análisis consistentes.

El acrónimo EDW se emplea ampliamente en contextos profesionales y técnicos, pero puede que encuentres otros términos que se refieran al mismo concepto, como almacén de datos (DW) o almacenamiento de datos (DWH). No obstante, la palabra “empresa” añade una distinción importante. DW o DWH pueden referirse a una empresa, o pueden referirse a un almacén específico de un proyecto que sirve un propósito limitado. Necesitarías más contexto para saberlo con certeza.

Sin embargo, un EDW está diseñado específicamente para abarcar toda una organización, al integrar datos en diversos departamentos, como finanzas u operaciones. Esto ayuda a garantizar que los análisis no sean fragmentados ni contradictorios. Por ejemplo, las cifras de ingresos extraídas de los sistemas financieros pueden alinearse con la actividad de los clientes registrada en las plataformas CRM, lo que reduce el riesgo de informes contradictorios y ayuda a cumplir el objetivo principal de un EDW, que es establecer una única fuente de información veraz para una organización en lo que respecta a sus datos.

Las organizaciones a menudo tienen dificultades con métricas inconsistentes, registros duplicados y herramientas de informes incompatibles. Al consolidar la información en un solo sistema, un EDW garantiza que los ejecutivos, analistas y equipos operativos trabajen con las mismas definiciones y conjuntos de datos. Esta coherencia es fundamental para realizar previsiones precisas, cumplir con la normativa y llevar a cabo una planificación estratégica.

Para lograrlo, los EDW integran datos de una amplia variedad de fuentes. Las entradas comunes incluyen sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM), plataformas de planificación de recursos empresariales (ERP), bases de datos transaccionales y aplicaciones modernas de software como servicio (SaaS). Mediante la extracción, transformación y carga (ETL) o enfoques más contemporáneos de pipelines de datos, estas diversas fuentes de datos se consolidan en una solución de almacenamiento unificada que no solo almacena información, sino que también aplica normas de gobernanza, calidad y accesibilidad en toda la empresa.

Características clave que definen un EDW

Las siguientes son algunas de las principales características que distinguen a un EDW de las arquitecturas de almacenes de datos más pequeñas.

Ámbito de aplicación en toda la empresa. A diferencia de los data marts o los repositorios específicos de equipos, un EDW consolida la información de toda una organización. Esto ayuda a garantizar que los insights reflejen el alcance completo del negocio en lugar de los silos aislados.

Almacenamiento centralizado. La centralización ayuda a eliminar los problemas causados por tener datos de diferentes fuentes en distintos lugares. Esto mejora el acceso a la información y ayuda a garantizar que la información que se utiliza provenga siempre de la misma fuente.

Estructurado y gobernado. Los datos que ingresan al almacén se limpian, transforman y estandarizan. Los controles de calidad y las políticas de gobernanza ayudan a garantizar que la información sea confiable, lo que reduce errores e inconsistencias que pueden socavar la toma de decisiones.

Fuente única de la verdad. Al aplicar estándares e integrar datos, un EDW permite que todos los usuarios, desde ejecutivos hasta analistas, trabajen con la misma información verificada. Esta consistencia genera confianza en los informes que generan y en los paneles que ven, y reduce la posibilidad de resultados contradictorios.

Optimizado para la analítica. Los EDW están diseñados para consultas complejas, agregaciones e informes. También soportan el procesamiento analítico en línea (OLAP), ideal para el análisis y la previsión de tendencias, a diferencia de los sistemas de procesamiento de transacciones en línea (OLTP) que gestionan las transacciones diarias.

Retención de datos históricos. Los EDW conservan tanto los registros actuales como históricos. Este almacenamiento no volátil permite a las organizaciones realizar un seguimiento de los cambios a lo largo del tiempo, identificar tendencias a largo plazo y comparar el rendimiento entre diferentes períodos de tiempo. 

Diseño orientado a la temática. Por último, los EDW organizan los datos en torno a temas clave del negocio, como los clientes, los productos o las ventas. Este enfoque temático hace que el análisis sea más intuitivo y alinea el almacén con cómo funciona realmente el negocio.

Cómo funciona un almacén de datos empresarial

Las operaciones de EDW implican un proceso esencialmente continuo que traslada los datos de los sistemas empresariales cotidianos a un entorno centralizado donde pueden procesarse y analizarse. Este proceso sigue una secuencia clara y repetible:

• Extracción
• Integración
• Cargando
• Análisis

Extracción de datos de sistemas fuente

El proceso EDW comienza con la extracción, donde los datos se extraen de los sistemas que registran las actividades comerciales. Las fuentes comunes incluyen bases de datos transaccionales, plataformas CRM, sistemas ERP, aplicaciones SaaS y otras bases de datos operativas. Se pueden utilizar diversos métodos de extracción, incluida la extracción completa, que copia conjuntos de datos completos; la extracción incremental, que captura solo los registros nuevos o modificados, y la captura de datos modificados (CDC), que realiza un seguimiento de las actualizaciones en tiempo real.

Se debe tener en cuenta que la extracción no altera ni elimina los datos de los sistemas de origen, y puede programarse en modo por lotes (por ejemplo, actualizaciones nocturnas) o ejecutarse continuamente a través de canales de transmisión para una integración casi en tiempo real.

Integración de datos: procesos ETL y ELT

Una vez extraídos los datos, es necesario integrarlos. Tradicionalmente, las organizaciones han utilizado el proceso de extracción, transformación, carga (ETL), donde los datos se limpian y estandarizan antes de ingresar al almacén. Sin embargo, muchas plataformas en la nube a menudo favorecen un proceso de extracción, carga, transformación (ELT) que carga primero los datos sin procesar y luego lleva a cabo la fase de transformación. Esto permite que una organización aproveche el poder de cómputo de un almacén para la transformación de datos, lo que incluye lo siguiente: 

• Limpieza de datos (eliminación de duplicados, corrección de errores)
• Estandarización (aplicación de formatos coherentes para fechas, divisas, códigos)
• Integración (al combinar datos relacionados de múltiples fuentes)
• Aplicación de reglas de negocio (al alinear datos con definiciones organizacionales)

Almacenamiento y organización de datos

Después de la transformación, los datos se almacenan en un formato estructurado optimizado para el análisis. Los EDW suelen utilizar modelos dimensionales que organizan la información en torno a temas como los clientes o los productos. También hay que tener en cuenta que en entornos en la nube, el almacenamiento y el cálculo están separados, lo que permite que cada uno escale de forma independiente.

Una vez cargados, los datos se vuelven no volátiles, lo que significa que los registros históricos se conservan para un análisis de tendencias preciso.

Acceso y análisis de datos

Una vez completada la extracción, transformación y carga, los usuarios acceden al EDW a través de herramientas de inteligencia de negocios (BI), interfaces de consulta SQL o plataformas de análisis de autoservicio. Los controles de acceso basados en roles (RBAC) garantizan que los empleados solo vean los datos que están autorizados a ver.

Los EDW admiten tanto análisis ad hoc como informes programados, por lo que pueden gestionar consultas complejas que unen datos de múltiples áreas comerciales. Los datos limpios e integrados impulsan paneles, informes e incluso inteligencia artificial (IA) o modelos de aprendizaje automático (ML) avanzados, al convertir los datos sin procesar en información procesable y decisiones basadas en datos.

Diferencias clave entre EDW y otras soluciones de almacenamiento de datos

Una de las principales diferencias entre un EDW y otras soluciones de almacenamiento es que un EDW no es una tecnología aislada. Debe considerarse parte de un ecosistema de datos más amplio que incluye múltiples soluciones de almacenamiento, como almacenes de datos, lagos de datos o data marts. Entender en qué se diferencia un EDW de estas herramientas relacionadas puede ayudarte a seleccionar la solución adecuada para distintos casos de uso.

EDW vs. almacén de datos (departamental)

Como se señaló anteriormente, el término “almacén de datos” a veces se utiliza indistintamente con EDW, pero existe una distinción importante. Un almacén de datos departamental solo sirve a una sola unidad de negocio, como marketing o finanzas, mientras que un EDW, por definición, abarca toda la organización. Por lo tanto, los EDW se diseñan y funcionan de manera diferente de las siguientes maneras: 

• Alcance: los EDW consolidan datos en todos los departamentos, mientras que los almacenes departamentales se centran en una sola función.
• Integración: los EDW integran sistemas empresariales diversos, como CRM, ERP o bases de datos transaccionales, mientras que los almacenes departamentales extraen fuentes limitadas que no están integradas con otras unidades de negocio.
• Gobernanza: los EDW aplican estándares de calidad y gobernanza de datos a nivel empresarial, lo que garantiza la consistencia en toda la empresa. Los almacenes departamentales, por lo general, aplican controles solo dentro de su unidad.
• Uso: los EDW permiten análisis transversales, al permitir comparaciones entre departamentos como ventas, finanzas y operaciones. Los almacenes departamentales admiten informes específicos para cada función.

EDW vs. lago de datos

Un lago de datos es otra solución común de almacenamiento, pero difiere significativamente de un EDW en los siguientes aspectos:

• Tipo de datos: los EDW almacenan datos estructurados y procesados, mientras que los lagos de datos contienen datos sin procesar, no estructurados o semiestructurados, como registros, imágenes o fuentes de sensores.
• Esquema: los EDW usan el sistema de escritura en esquema, lo que significa que los datos se estructuran antes de cargar. Los lagos de datos usan esquema en lectura, por lo que estructuran los datos solo cuando se les consulta.
• Calidad de datos: los EDW contienen datos curados, limpios y gobernados. Los lagos de datos almacenan datos sin procesar que requieren procesamiento antes de su uso.
• Casos de uso: los EDW son ideales para BI, paneles y generación de informes. Los lagos de datos son adecuados para la ciencia de datos, el ML y las actividades de análisis exploratorio.
• Rendimiento de las consultas: los EDW están optimizados para realizar consultas analíticas rápidas. Los lagos de datos suelen requerir un procesamiento adicional para obtener un buen rendimiento.

Ten en cuenta que es muy común que las organizaciones empleen ambos: lagos de datos como repositorios flexibles para experimentación y EDW para análisis de producción.

EDW vs. data mart

Un data mart es una solución más pequeña y enfocada que un EDW, que proporciona datos preagregados adaptados a las necesidades específicas del departamento. A menudo, son subconjuntos de un EDW, pero se diferencian de ellos en los siguientes aspectos:

• Alcance: los data marts generalmente abordan un área temática o departamento único, mientras que los EDW sirven a toda la empresa.
• Fuente: los data marts a menudo se obtienen de un EDW. Por el contrario, un EDW se nutre directamente de los sistemas operativos.
• Complejidad: los data marts son más simples que los EDW, con menos fuentes. Los EDW integran datos de toda una empresa y, por lo tanto, requieren arquitecturas e infraestructuras más complejas.
• Implementación: los data marts se pueden implementar rápidamente. Los EDW requieren plazos más largos debido a su escala y complejidad.

Arquitectura EDW y componentes clave 

La arquitectura EDW define cómo fluyen los datos desde los sistemas de origen hacia un entorno estructurado donde se pueden almacenar y analizar de manera confiable. Históricamente, los EDW se alojaban primero en entornos locales que requerían una inversión significativa en hardware y mantenimiento y que resultaban difíciles de escalar.

A medida que los entornos de alojamiento evolucionaron, la arquitectura EDW también lo hizo, pasando de sistemas tradicionales de tres niveles locales a plataformas nativas en la nube que ofrecen mayor flexibilidad al permitir un escalado elástico y una integración fluida con ecosistemas de nube. Esta evolución ayuda a las organizaciones a optimizar costos, escalar las cargas de trabajo dinámicamente y desplegar análisis avanzados sin una gestión pesada de infraestructuras.

Comprender los siguientes aspectos de la arquitectura EDW puede ayudar a las organizaciones a seleccionar la plataforma adecuada y optimizar el rendimiento de los EDW para sus necesidades específicas.

Arquitectura de EDW de tres niveles

El diseño clásico de EDW se basa en tres niveles (inferior, medio y superior), cada uno con una finalidad distinta.

El nivel inferior se considera la capa de integración de datos, que es donde se capturan y preparan los datos sin procesar para su almacenamiento. Los procesos ETL o ELT integran datos de los sistemas fuente y los trasladan al EDW. Las herramientas modernas de pipeline de datos, como Fivetran, Airbyte y Matillion, proporcionan conectores a fuentes de datos como sistemas CRM y ERP, bases de datos transaccionales o aplicaciones SaaS.

El nivel intermedio es la capa real de almacenamiento y base de datos donde residen los datos procesados en el propio almacén. Los EDW tradicionales se basaban en bases de datos relacionales optimizadas para la analítica. Las técnicas clave incluyen el almacenamiento en columnas (almacenar datos por columnas en lugar de por filas para agilizar las consultas), la compresión (reducir el tamaño de almacenamiento) y la partición (dividir los datos en segmentos manejables). Estas características hacen que las cargas de trabajo analíticas sean eficientes y escalables.

El nivel superior es la capa de consultas y presentaciones, donde los usuarios interactúan directamente con los datos para construir paneles de control y generar informes con diversas herramientas de BI, motores de consulta con procesamiento masivamente paralelo, API o interfaces de usuario.

Muchas organizaciones ahora también pueden ampliar la arquitectura de tres niveles al aprovechar las plataformas en la nube para separar el almacenamiento del cómputo, lo que les permite escalar cada recurso de forma independiente. Así, si es necesario, pueden ampliar su capacidad de almacenamiento sin aumentar necesariamente sus costos de cómputo, o viceversa.

Por último, además de la arquitectura de tres niveles, la capa de gobernanza es un componente crítico del EDW que alberga controles de seguridad, acceso basado en roles, gestión de metadatos y monitoreo de la calidad de los datos para ayudar a garantizar que el EDW siga siendo un entorno confiable, compatible y seguro.

Modelos de datos y organización

La forma en que se diseña un EDW desempeña un papel importante para obtener el máximo valor comercial, pero la forma en que se modelan y organizan los datos dentro del EDW puede ser igualmente importante. Esto se debe a que un modelado de datos eficaz puede mejorar de manera radical la velocidad de las consultas y facilitar la navegación por el almacén a los usuarios sin conocimientos técnicos.

La mayoría de los EDW utilizan el modelado dimensional, que está diseñado para estructurar los datos con el fin de optimizar el rendimiento de las consultas y la comprensión del usuario mediante tablas de hechos y tablas de dimensiones.

Las tablas de hechos almacenan datos de transacciones y eventos medibles, como ingresos por ventas, cantidades de pedidos o unidades vendidas. Las tablas de dimensiones almacenan datos que proporcionan un contexto descriptivo, como la ubicación o la edad del cliente, el historial de pedidos y las fechas de los pedidos.

Los datos también suelen organizarse en esquemas alineados con las unidades de negocio que reflejan la estructura operativa de la empresa, como finanzas o ventas. Esto hace que trabajar con los datos sea más intuitivo para analistas y gerentes. Con los datos organizados en tablas de hechos y dimensiones, pueden realizar actividades de análisis con mayor facilidad, tales como comparar las ventas por región, producto o segmento de clientes.

Beneficios de implementar un EDW

Una característica fundamental de un EDW es su capacidad para proporcionar a las organizaciones una base estable para la gestión y el análisis de datos. Aquí tienes un análisis más detallado de cómo consolidar la información ayuda a las empresas a obtener más valor de sus datos.

Una única fuente de verdad y consistencia de datos

Una de las ventajas más importantes de un EDW es que ayuda a establecer una única fuente de información veraz tanto para analizar el pasado como para pronosticar el futuro. En muchas organizaciones, los departamentos dependen de sistemas separados para la administración de datos y la generación de informes, lo que puede generar resultados conflictivos. Por ejemplo, si el departamento de marketing utiliza un sistema para BI y el departamento financiero utiliza otro, es posible que obtengan valores de vida útil del cliente diferentes. Este tipo de discrepancias puede minar la confianza general en los resultados de los datos de toda una organización.

Sin embargo, un EDW integra datos de todas las unidades de negocio, de modo que los usuarios puedan acceder a la misma información verificada que están autorizados a utilizar, independientemente de la parte de la empresa en la que trabajen. Esto reduce los resultados contradictorios y, por tanto, mejora la confianza, lo que permite a los líderes tomar decisiones basadas en datos fiables y unificados.

Mejora de la calidad y la gobernanza de los datos

Otra ventaja de los EDW es que, por su forma de funcionar, pueden ayudar a aplicar normas de calidad de los datos, como la eliminación de registros duplicados, la estandarización de formatos y las reglas de validación para garantizar la integridad. Además de los estándares de calidad, los EDW cuentan con sólidas características de gobernanza, como el seguimiento del linaje de datos, soporte de cumplimiento para regulaciones como GDPR o HIPAA y sólidas medidas de seguridad para proteger datos confidenciales, incluidos RBAC, cifrado, registros de auditoría y seguridad a nivel de columna.

La combinación de calidad confiable y una gobernanza estable ayuda a los usuarios a confiar en que los datos que emplean para decisiones empresariales críticas son confiables.

Mejor BI y analítica

Quizá un beneficio más específico sea cómo un EDW puede servir de base para iniciativas de BI. Cuando los informes y los paneles se basan en datos consistentes y precisos, las organizaciones pueden realizar más fácilmente análisis transversales que combinan información departamental, mientras que el seguimiento histórico ayuda a identificar tendencias y patrones que respaldan tanto decisiones estratégicas como tácticas. Con la analítica de autoservicio, los usuarios pueden explorar los datos de forma independiente sin tener que depender del soporte de TI y poner los beneficios de un EDW a disposición de más personas.

Soporte para ML e IA

A medida que las organizaciones incorporan más ML e IA en sus operaciones, los EDW pueden proporcionar los datos históricos consistentes y de alta calidad necesarios para entrenar modelos precisos. Las empresas pueden usar esos modelos para realizar analítica predictiva, como pronosticar la demanda, predecir la pérdida de clientes o detectar fraudes.

Muchos EDW basados en la nube se integran directamente con plataformas de ML y algunos incluso incluyen capacidades de ML integradas, lo que permite que los modelos se capaciten y se ejecuten dentro del propio almacén.

Implementación de EDW híbrido vs. en la nube vs. en las instalaciones

La elección del entorno de implementación de un EDW puede tener un impacto significativo en su costo, escalabilidad y gestión. Si bien cada enfoque tiene ventajas y fortalezas para diversos casos de uso, la mayoría de las empresas actualmente prefieren una estrategia que priorice la nube debido a su flexibilidad y menores costos iniciales. Sin embargo, las organizaciones deberían comparar los compromisos entre modelos basados en la nube, locales y híbridos para determinar la mejor opción para sus necesidades. 

Soluciones EDW basadas en la nube

Los beneficios de un EDW basado en la nube se centran en cómo puede eliminar la necesidad de gestión de hardware al tiempo que proporciona actualizaciones automáticas y escalamiento elástico. El precio generalmente es de pago por uso, lo que ayuda a controlar los gastos, y la implementación suele ser más rápida que otras opciones y a menudo se completa en un plazo de 6 a 12 meses, en comparación con los años que tardan los proyectos locales.

Un EDW basado en la nube suele ser la mejor opción para organizaciones que desean priorizar la flexibilidad, la escalabilidad y los bajos costos iniciales. Las soluciones en la nube también desplazan el gasto de capital a gastos operativos, lo que hace que los costos sean más predecibles y permiten que las empresas se adapten rápidamente a las cambiantes demandas de datos con grandes inversiones en infraestructura.

Soluciones EDW locales

Un EDW local se implementa y gestiona dentro de los propios centros de datos de una organización. Una ventaja principal de este enfoque es que proporciona el máximo control sobre la infraestructura y los datos, por lo que es adecuado para cumplir con requisitos estrictos de cumplimiento o soberanía. El compromiso para aumentar el control es que la agilidad y la escalabilidad suelen estar limitadas, lo que puede ralentizar la innovación y la adaptación al cambio.

Otro inconveniente es que los costos suelen ser más altos que en otros métodos, con inversiones iniciales que van desde 500 000 hasta más de USD 5 millones, además de mantenimiento continuo. Las implementaciones locales también pueden ser difíciles de escalar, requieren importantes recursos de TI y tienen plazos largos, que a menudo duran un año y, en ocasiones, hasta cinco.

No obstante, algunas organizaciones están sujetas a requisitos regulatorios para emplear almacenamiento local, y quienes ya tienen inversiones en infraestructuras pueden considerar que el enfoque local es el más práctico.

Enfoques híbridos de EDW

No es de extrañar que los modelos híbridos para EDW combinen los beneficios tanto de los despliegues locales como en la nube, al tiempo que equilibran el control con la flexibilidad. Por ejemplo, los datos confidenciales se pueden almacenar en las instalaciones para requisitos de residencia de datos u otras razones de cumplimiento de normas, mientras que las plataformas en la nube manejan cargas de trabajo de analítica escalables.

El compromiso de los modelos híbridos es que pueden requerir integración entre entornos, lo que puede introducir complejidad que dificulta la operación y gestión de tu EDW. Por ello, los EDW híbridos suelen ser más adecuados para organizaciones que están en transición de sistemas heredados a la nube o que necesitan tanto soberanía como escalabilidad de datos.

Consideraciones de implementación y mejores prácticas

Implementar un EDW es una tarea significativa en términos de complejidad técnica, cronogramas y coordinación entre múltiples equipos. Establecer expectativas realistas puede ayudar a reducir la frustración y garantizar que el EDW ofrezca valor a largo plazo. Las siguientes mejores prácticas abordan los desafíos comunes y proporcionan pasos prácticos para el éxito.

Abordar la calidad y escalabilidad de los datos

Uno de los primeros desafíos en cualquier proyecto de EDW es garantizar una calidad adecuada de los datos. Los sistemas de origen suelen contener duplicados, campos faltantes, formatos inconsistentes o registros desactualizados. Si estos problemas no se abordan, se multiplicarán a medida que los datos fluyan directamente hacia el EDW, lo que socavará la confianza. Para evitarlo, las organizaciones deben implementar reglas de calidad de datos y comprobaciones de validación antes de cargar los datos. El monitoreo continuo con alertas de anomalías ayuda a mantener la calidad a lo largo del tiempo.

La escalabilidad es otro factor clave para tener en cuenta. A medida que las organizaciones crecen, los volúmenes de datos se expanden inevitablemente. La arquitectura EDW debe diseñarse desde el principio teniendo en cuenta este crecimiento. Las plataformas en la nube facilitan esto al ofrecer un escalado elástico para que las capacidades de cálculo y almacenamiento crezcan según sea necesario. La partición de datos y la optimización de consultas también ayudarán a mantener el rendimiento a medida que aumenten las cargas de trabajo.

Garantizar la seguridad y los controles de acceso

Dado que los EDW concentran tanta información confidencial en un solo lugar, es esencial contar con prácticas de seguridad sólidas. RBAC que sigue el principio de privilegio mínimo garantiza que los usuarios solo vean los datos que necesitan o están autorizados a usar. Para datos altamente confidenciales, como la información de identificación personal (PII), es probable que las organizaciones deseen aplicar seguridad a nivel de columna y enmascaramiento dinámico de datos para obtener una protección adicional.

Otras mejores prácticas de seguridad incluyen las siguientes:

• Cifrado de extremo a extremo para proteger los datos en reposo y en tránsito.
• Registros de auditoría que rastrean cada consulta y evento de acceso para apoyar el cumplimiento y el descubrimiento.
• Autenticación multifactorial (MFA) para ayudar a prevenir el acceso no autorizado.
• Auditorías de seguridad periódicas y revisiones de cumplimiento.

Cómo superar los desafíos comunes de la adopción

Desafío: en función de cómo se implementen, los proyectos de EDW pueden tardar de uno a cinco años en implementarse por completo.

Solución: si bien puede parecer desalentador, un enfoque por fases ayudará a gestionar las expectativas y mantener el progreso. Comienza con un caso de uso de alto valor, como informes de ventas, para demostrar el ROI y expandir a partir de ahí.

Desafío: la gestión del cambio es otro desafío importante si los usuarios se resisten a las nuevas herramientas o procesos.

Solución: invertir en capacitación, garantizar y comunicar el apoyo de los ejecutivos y celebrar los primeros logros para generar impulso.

Desafío: la integración de datos suele ser compleja porque las organizaciones dependen de muchos sistemas.

Solución: las herramientas modernas de pipeline, como Fivetran y Airbyte, simplifican este trabajo, y los equipos deben dar prioridad a las fuentes más importantes.

Desafío: las preocupaciones sobre el costo pueden retrasar la adopción.

Solución: las plataformas en la nube ofrecen un punto de entrada más bajo, y demostrar un retorno de la inversión temprano ayuda a justificar la inversión continua.

Conclusión: EDW como base para la toma de decisiones basada en datos

Al reunir datos de toda la organización, un EDW puede convertirse en una base consistente y de confianza para informes y análisis que abordan desafíos empresariales comunes, como informes inconsistentes, sistemas aislados y datos poco confiables. Estas capacidades convierten al EDW en una base fundamental para la toma de decisiones basada en datos, ya que proporciona a los equipos la información confiable que necesitan para actuar con seguridad.

Además, los beneficios de un EDW se extienden más allá de la tecnología. Puede mejorar la calidad general de los datos, fortalecer la analítica y soportar capacidades avanzadas como ML, mientras que varias opciones de implementación brindan flexibilidad para priorizar el costo, el control o el cumplimiento según sea necesario. Si bien una implementación exitosa requiere expectativas realistas, prácticas estables de calidad de datos y una gestión de cambios cuidadosa, un EDW puede ser un activo estratégico que ayude a las organizaciones a convertir los datos en información valiosa.

Preguntas frecuentes sobre EDW

¿Qué significa EDW?

EDW significa almacén de datos empresariales y se refiere a un sistema de almacenamiento centralizado que reúne datos de toda la organización para proporcionar una fuente única de verdad para la toma de decisiones basada en datos.

¿Cuál es la diferencia entre un almacén de datos y un EDW?

Un almacén de datos, o DW, suele servir a un solo departamento o función, como marketing o finanzas, mientras que un EDW integra datos de muchos sistemas, aplica el control en toda la empresa y soporta análisis multifuncionales.

¿Qué son ETL y ELT en un almacén de datos?

ETL y ELT se refieren a dos formas diferentes en las que los datos extraídos de las fuentes se integran posteriormente en el almacén real. ETL se refiere a un proceso en el que los datos se limpian y transforman antes de cargarse en el almacén. ELT es un proceso similar en un orden diferente, en el que primero se extraen y cargan los datos sin procesar y, a continuación, se transforman dentro del almacén utilizando la potencia de cálculo del EDW. El ETL suele considerar el enfoque “tradicional”, mientras que el ELT es más común para los EDW alojados en plataformas en la nube porque es más rápido y escalable.

¿Cómo se accede a un EDW?

Los usuarios suelen acceder a un EDW a través de herramientas de BI, paneles de control, herramientas de consulta SQL o plataformas de análisis de autoservicio. La mayoría de las organizaciones ofrecen acceso seguro basado en navegador para facilitar su uso, con acceso controlado mediante licencias basadas en roles para que los usuarios solo vean los datos que están autorizados a ver.