{"id":1374,"date":"2018-09-25T15:26:54","date_gmt":"2018-09-25T15:26:54","guid":{"rendered":"https:\/\/lisdatasolutions.sidnpre.com\/2018\/09\/25\/data-warehouse-dw-el-almacen-de-datos-usable-y-con-objetivos-de-negocio\/"},"modified":"2022-08-01T15:46:42","modified_gmt":"2022-08-01T15:46:42","slug":"data-warehouse-dw-el-almacen-de-datos-usable-y-con-objetivos-de-negocio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/data-warehouse-dw-el-almacen-de-datos-usable-y-con-objetivos-de-negocio\/","title":{"rendered":"Data Warehouse (DW): El almac\u00e9n de datos usable y con objetivos de negocio"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_55 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title \" >Tabla de contenidos<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Content\" role=\"button\"><label for=\"item-666e5fc5ea55a\" ><span class=\"\"><span style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input aria-label=\"Toggle\" aria-label=\"item-666e5fc5ea55a\"  type=\"checkbox\" id=\"item-666e5fc5ea55a\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/data-warehouse-dw-el-almacen-de-datos-usable-y-con-objetivos-de-negocio\/#%C2%BFPor_que_a_mi_empresa_le_interesa_implementar_un_almacen_de_datos\" title=\"\u00bfPor qu\u00e9 a mi empresa le interesa implementar un almac\u00e9n de datos?\">\u00bfPor qu\u00e9 a mi empresa le interesa implementar un almac\u00e9n de datos?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/data-warehouse-dw-el-almacen-de-datos-usable-y-con-objetivos-de-negocio\/#Definicion_de_DW_%E2%80%93_Almacen_de_datos_y_lo_que_debe_ser\" title=\"Definici\u00f3n de DW &#8211; (Almac\u00e9n de datos) y lo que debe ser\u00a0\">Definici\u00f3n de DW &#8211; (Almac\u00e9n de datos) y lo que debe ser\u00a0<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/data-warehouse-dw-el-almacen-de-datos-usable-y-con-objetivos-de-negocio\/#Diseno_del_Almacen_de_Datos\" title=\"Dise\u00f1o del Almac\u00e9n de Datos\">Dise\u00f1o del Almac\u00e9n de Datos<\/a><ul class='ez-toc-list-level-4'><li class='ez-toc-heading-level-4'><ul class='ez-toc-list-level-4'><li class='ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/data-warehouse-dw-el-almacen-de-datos-usable-y-con-objetivos-de-negocio\/#COMPARTE_ESTE_POST\" title=\"COMPARTE ESTE POST\">COMPARTE ESTE POST<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%C2%BFPor_que_a_mi_empresa_le_interesa_implementar_un_almacen_de_datos\"><\/span>\u00bfPor qu\u00e9 a mi empresa le interesa implementar un almac\u00e9n de datos?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>The Data Warehousing Information Center responde:<\/p>\n<p><strong><i>Para llevar a cabo tareas asociadas a consultas e informes en los servidores no utilizados por los sistemas transaccionales. <\/i><\/strong>La forma menos costosa y \u00e1gil para obtener r\u00e1pidas respuestas es implementar una arquitectura de almacenamiento de datos que utiliza servidores separados.<\/p>\n<p><strong><i>Para utilizar los modelos de datos\u00a0 y acelerar las consultas de informaci\u00f3n. <\/i><\/strong>Hay formas de modelado de datos que normalmente aceleran las consultas e informes (por ejemplo, un esquema de estrella), y puede no ser apropiado para el procesamiento de transacciones debido a que la t\u00e9cnica de modelado se ralentizar\u00e1 y complicar\u00e1 el procesamiento de transacciones.<\/p>\n<p><strong><i>Para realizar consultas e informes sin conocimientos de bases de datos.<\/i><\/strong><\/p>\n<p><strong><i>Para limpiar los datos de los sistemas de procesamiento transaccionales.<\/i><\/strong><\/p>\n<p><strong><i>Para facilitar la consulta regular y el reporte de datos de m\u00faltiples sistemas transaccionales.<\/i><\/strong><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Definicion_de_DW_%E2%80%93_Almacen_de_datos_y_lo_que_debe_ser\"><\/span><strong>Definici\u00f3n de DW &#8211; (Almac\u00e9n de datos) y lo que debe ser\u00a0<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Un <strong>almac\u00e9n de datos<\/strong> (<i>data warehouse<\/i>) es una colecci\u00f3n de <a href=\"http:\/\/es.wikipedia.org\/wiki\/Dato\" rel=\"noopener\">datos<\/a> orientada a un determinado \u00e1mbito (empresa, organizaci\u00f3n, etc.), integrado, no vol\u00e1til y variable en el tiempo, que ayuda a la toma de decisiones en la entidad en la que se utiliza. Se trata, sobre todo, de un expediente completo de una organizaci\u00f3n, m\u00e1s all\u00e1 de la informaci\u00f3n transaccional y operacional, almacenado en una base de datos dise\u00f1ada para favorecer el an\u00e1lisis y la divulgaci\u00f3n eficiente de datos (especialmente <a href=\"http:\/\/es.wikipedia.org\/wiki\/OLAP\" rel=\"noopener\">OLAP<\/a>, <i>procesamiento anal\u00edtico en l\u00ednea<\/i>). El almacenamiento de los datos no debe usarse con datos de uso actual. Los almacenes de datos contienen a menudo grandes cantidades de informaci\u00f3n que se subdividen a veces en unidades l\u00f3gicas m\u00e1s peque\u00f1as dependiendo del subsistema de la entidad del que procedan o para el que sean necesario.<\/p>\n<p>En un almac\u00e9n de datos lo que se quiere es contener datos que son necesarios o \u00fatiles para una organizaci\u00f3n, es decir, que se utiliza como un repositorio de datos para posteriormente transformarlos en informaci\u00f3n \u00fatil para el usuario. Un almac\u00e9n de datos debe entregar la informaci\u00f3n correcta a la gente indicada en el momento \u00f3ptimo y en el formato adecuado. El almac\u00e9n de datos da respuesta a las necesidades de usuarios expertos, utilizando Sistemas de Soporte a Decisiones (<strong>DSS<\/strong>), Sistemas de informaci\u00f3n ejecutiva (<strong>EIS<\/strong>) o herramientas para hacer consultas o informes. Los usuarios finales pueden hacer f\u00e1cilmente consultas sobre sus almacenes de datos sin tocar o afectar la operaci\u00f3n del sistema. En el funcionamiento de un almac\u00e9n de datos son muy importantes las siguientes ideas:<\/p>\n<p><strong> \u2022 Integraci\u00f3n<\/strong> de los datos provenientes de bases de datos distribuidas por las diferentes unidades de la organizaci\u00f3n y que con frecuencia tendr\u00e1n diferentes estructuras (fuentes heterog\u00e9neas). Se debe facilitar una descripci\u00f3n global y un an\u00e1lisis comprensivo de toda la organizaci\u00f3n en el almac\u00e9n de datos.<\/p>\n<p><strong> \u2022 Separaci\u00f3n<\/strong> de los datos usados en operaciones diarias frente a los datos usados en el almac\u00e9n de datos para los prop\u00f3sitos de divulgaci\u00f3n, de ayuda en la toma de decisiones, para el an\u00e1lisis y para operaciones de control. Ambos tipos de datos no deben coincidir en la misma base de datos, ya que obedecen a objetivos muy distintos y podr\u00edan entorpecerse entre s\u00ed.<\/p>\n<p>Rutinariamente, se importan datos al almac\u00e9n de datos de los distintos sistemas de planeamiento de recursos de la entidad (ERP) y de otros sistemas de software relacionados con el negocio para la transformaci\u00f3n posterior. Es pr\u00e1ctica com\u00fan normalizar los datos antes de combinarlos en el almac\u00e9n de datos mediante herramientas de extracci\u00f3n, transformaci\u00f3n y carga (ETL). Estas herramientas leen los datos primarios (a menudo bases de datos OLTP de un negocio), realizan el proceso de transformaci\u00f3n al almac\u00e9n de datos (filtraci\u00f3n, adaptaci\u00f3n, cambios de formato, etc.) y escriben en el almac\u00e9n. En este sentido, el libro \u201cThe Data Warehouse Toolkit\u201d (Ralph Kimball<a href=\"http:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Ralph_Kimball\" rel=\"noopener\">)<\/a> es una referencia esencial ya que determina lo que debe ser en cualquier compa\u00f1\u00eda:<\/p>\n<ul>\n<li><i>Debe hacer la informaci\u00f3n de la organizaci\u00f3n f\u00e1cilmente accesible y sencilla.\u00a0<\/i><\/li>\n<li><i>Debe presentar la informaci\u00f3n de la organizaci\u00f3n consistentemente.<\/i><\/li>\n<li><i>Debe ser adaptable y resistente a cambios.<\/i><\/li>\n<li><i>Debe ser un basti\u00f3n seguro que proteja nuestra informaci\u00f3n.\u00a0<\/i><\/li>\n<li><i>Debe servir como base para una toma de decisiones mejorada.<\/i><\/li>\n<li><i>Los usuarios deben adoptarlo de forma voluntaria en su din\u00e1mica profesional.<\/i><\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Diseno_del_Almacen_de_Datos\"><\/span><strong>Dise\u00f1o del Almac\u00e9n de Datos<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><strong>Metadatos<\/strong><\/p>\n<p>Uno de los componentes m\u00e1s importantes de la arquitectura de un almac\u00e9n de datos son los metadatos. Se define com\u00fanmente como \u00abdatos acerca de los datos\u00bb, en el sentido de que se trata de datos que describen cu\u00e1l es la estructura de los datos que se van a almacenar y c\u00f3mo se relacionan. El metadato documenta, entre otras cosas, qu\u00e9 tablas existen en una base de datos, qu\u00e9 columnas posee cada una de las tablas y qu\u00e9 tipo de datos se pueden almacenar. Los datos son de inter\u00e9s para el usuario final, el metadato es de inter\u00e9s para los programas que tienen que manejar estos datos. Sin embargo, el rol que cumple el metadato en un entorno de almac\u00e9n de datos es muy diferente al rol que cumple en los ambientes operacionales. En el \u00e1mbito de los data warehouse el metadato juega un papel fundamental: su funci\u00f3n consiste en recoger todas las definiciones de la organizaci\u00f3n, y el concepto de los datos en el almac\u00e9n de datos debe contener toda la informaci\u00f3n concerniente a:<\/p>\n<p>\u2022 Tablas<\/p>\n<p>\u2022 Columnas de tablas<\/p>\n<p>\u2022 Relaciones entre tablas<\/p>\n<p>\u2022 Jerarqu\u00edas y Dimensiones de datos<\/p>\n<p>\u2022 Entidades y Relaciones<\/p>\n<p><strong>Funciones ETL (extracci\u00f3n, transformaci\u00f3n y carga)<\/strong><\/p>\n<p>Los procesos de <strong>extracci\u00f3n<\/strong>, <strong>transformaci\u00f3n<\/strong> y <strong>carga<\/strong> (ETL) son importantes ya que son la forma en que los datos se guardan en un almac\u00e9n de datos (o en cualquier base de datos). Implican las siguientes operaciones:<\/p>\n<p><strong> \u2022 Extracci\u00f3n<\/strong>. Acci\u00f3n de obtener la informaci\u00f3n deseada a partir de los datos almacenados en fuentes externas.<\/p>\n<p><strong> \u2022 Transformaci\u00f3n<\/strong>. Cualquier operaci\u00f3n realizada sobre los datos para que puedan ser cargados en el <i>data warehouse<\/i> o se puedan migrar de \u00e9ste a otra base de datos.<\/p>\n<p><strong> \u2022 Carga<\/strong>. Consiste en almacenar los datos en la base de datos final, por ejemplo el almac\u00e9n de datos objetivo normal.<\/p>\n<p><strong>Middleware<\/strong><\/p>\n<p><strong>Middleware<\/strong> es un t\u00e9rmino gen\u00e9rico que se utiliza para referirse a todo tipo de software de conectividad que ofrece servicios u operaciones que hacen posible el funcionamiento de aplicaciones distribuidas sobre plataformas heterog\u00e9neas. Estos servicios funcionan como una capa de abstracci\u00f3n de software distribuida, que se sit\u00faa entre las capas de aplicaciones y las capas inferiores (sistema operativo y red). El middleware puede verse como una capa API, que sirve como base a los programadores para que puedan desarrollar aplicaciones que trabajen en diferentes entornos sin preocuparse de los protocolos de red y comunicaciones en que se ejecutar\u00e1n. De esta manera, se ofrece una mejor relaci\u00f3n costo\/rendimiento que pasa por el desarrollo de aplicaciones m\u00e1s complejas en menos tiempo. La funci\u00f3n del Middleware en el contexto de los data warehouse es la de asegurar la conectividad entre todos los componentes de la arquitectura de un almac\u00e9n de datos.<\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"COMPARTE_ESTE_POST\"><\/span>COMPARTE ESTE POST<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Share on facebook<br \/>\nShare on google<br \/>\nShare on twitter<br \/>\nShare on linkedin<br \/>\nShare on pinterest<br \/>\nShare on print<br \/>\nShare on email<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00bfPor qu\u00e9 a mi empresa le interesa implementar un almac\u00e9n de datos? The Data Warehousing Information Center responde: Para llevar a cabo tareas asociadas a consultas e informes en los servidores no utilizados por los sistemas transaccionales. 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