Modelo de ciclo de vida de desarrollo de almacén de datos

Un almacén de datos es un sistema de gestión de datos que se desarrolló principalmente para respaldar actividades de inteligencia comercial, especialmente análisis. Los almacenes de datos están diseñados exclusivamente para realizar operaciones y análisis impulsados ​​por consultas y, a menudo, contienen una gran cantidad de datos históricos.

¿Qué es el almacenamiento de datos?

El almacenamiento de datos es el proceso de desarrollar, administrar y asegurar el almacenamiento electrónico de datos por parte de una empresa u organización en un almacén digital. El objetivo principal del almacenamiento de datos es crear un tesoro de datos históricos que se puedan utilizar en cualquier momento para el análisis y descubrir información útil para tomar una mejor decisión para la organización.

También se conoce como almacenamiento de datos empresariales. El almacenamiento de datos es un método electrónico de organización, gestión de datos e información. Por ejemplo, el almacenamiento de datos hace posible la minería de datos, lo que puede ayudar a las empresas a buscar tendencias y patrones de datos que pueden conducir a mayores ventas y ganancias.

• En los almacenes de datos, las organizaciones pueden almacenar información durante un período prolongado, lo que significa datos históricos. El almacén se convierte en una biblioteca de información histórica que puede ser recuperada y analizada para una mejor toma de decisiones en los negocios.
• Periódicamente, la organización actualiza nuevos datos en varios departamentos esenciales, como marketing y ventas.
• Los principales factores para construir un almacén de datos exitoso incluyen la definición de los datos que son más significativos para la organización y la identificación de las fuentes de la información.
• Se crea una base de datos para almacenar datos en tiempo real, es decir, datos actuales. Un almacén de datos está diseñado como una sustitución de los registros utilizados tradicionalmente para almacenar información histórica.

Por lo general, un almacén de datos consta de cuatro componentes:  

• Fuentes de datos
• Puesta en escena y procesamiento de datos ETL (extracción, transformación y carga)
• Almacén de datos
• Data marts

Todos estos componentes se juntan para aumentar la velocidad y la eficiencia. Podemos analizar datos y obtener resultados rápidamente. Para obtener más información al respecto, consulte este artículo Arquitectura de almacén de datos .

Ciclo de vida de desarrollo del almacén de datos

El almacenamiento de datos es un proceso de flujo utilizado para recopilar y manejar datos estructurados y no estructurados de múltiples fuentes en un repositorio centralizado para operar decisiones comerciales procesables. Con todos sus datos en un solo lugar, se vuelve más fácil realizar análisis, informes y descubrir información significativa en niveles de combinación completamente diferentes. Una configuración de almacenamiento de datos incluye resolución de extracción, transformación y carga (ELT), un motor de procesamiento analítico en línea (OLAP), herramientas de análisis del consumidor y diferentes aplicaciones que administran el método de recopilación de datos y su entrega al negocio. El término ciclo de vida del almacén de datos se utiliza para indicar los pasos por los que pasa un sistema de almacén de datos cuando se construye. El siguiente es el ciclo de vida del almacenamiento de datos:

• Especificación de Requerimientos: Es el primer paso en el desarrollo del Data Warehouse y es realizado por analistas de negocios. En este paso, los analistas comerciales preparan documentos de especificación de requisitos comerciales. Más del 50% de los requisitos se recopilan del lado del cliente y se tarda de 3 a 4 meses en recopilar todos los requisitos. Una vez recopilados los requisitos, el modelador de datos comienza a reconocer las dimensiones, los hechos y las combinaciones en función de los requisitos. Podemos decir que este es un modelo general del almacén de datos. Pero, esta fase se trata más de determinar las necesidades comerciales y colocarlas en el almacén de datos.
• Modelado de datos:Este es el segundo paso en el desarrollo del Data Warehouse. El modelado de datos es el proceso de visualización de la distribución de datos y diseño de bases de datos mediante el cumplimiento de los requisitos para transformar los datos en un formato que se pueda almacenar en el almacén de datos. Por ejemplo, cada vez que comenzamos a construir una casa, colocamos todas las cosas en la posición correcta como se especifica en el plano. Eso es lo que es el modelado de datos para los almacenes de datos. El modelado de datos ayuda a organizar los datos, crea conexiones entre conjuntos de datos y es útil para establecer el cumplimiento de los datos y su seguridad que se alinea con los objetivos de almacenamiento de datos. Es la fase más compleja del desarrollo del almacén de datos. Y existen muchas técnicas de modelado de datos que las empresas utilizan para el diseño de almacenes. El modelado de datos generalmente se lleva a cabo a nivel de data mart y se ramifica en un almacén de datos. Es la lógica de cómo se almacenan los datos con respecto a otros datos. Hay tres modelos de datos para almacenes de datos:
  • Esquema de estrella
  • Esquema de copo de nieve
  • Esquema de la galaxia.
• Diseño y desarrollo de ELT: este es el tercer paso en el desarrollo del almacén de datos. La herramienta ETL o Extraer, Transferir, Cargar puede extraer datos de varios sistemas de origen y almacenarlos en un lago de datos. Un proceso ETL puede extraer los datos del lago, luego transformarlos y cargarlos en un almacén de datos para generar informes. Para velocidades óptimas, buena visualización y la capacidad de construir canalizaciones de datos fáciles, replicables y consistentes entre toda la arquitectura existente y el nuevo almacén de datos, necesitamos herramientas ELT. Aquí es donde las herramientas ETL como SAS Data Management, IBM Information Server, Hive, etc. entran en escena. Un buen proceso ETL puede ser útil para construir un almacén de datos simple pero funcional que sea valioso en todas las capas de la organización. 
• Cubos OLAP:Este es el cuarto paso en el desarrollo del Data Warehouse. Un cubo OLAP, también conocido como cubo multidimensional o hipercubo, es una estructura de datos que permite un análisis rápido de los datos según las múltiples dimensiones que definen un problema de negocio. Un almacén de datos extraería información de múltiples fuentes de datos y formatos como archivos de texto, hojas de Excel, archivos multimedia, etc. Los datos extraídos se limpian y transforman y se cargan en un servidor OLAP (o cubo OLAP) donde la información se procesa previamente en avance para su posterior análisis. Por lo general, las operaciones y el análisis de datos se realizan utilizando una hoja de cálculo simple, donde los valores de los datos se organizan en formato de fila y columna. Esto es ideal para datos bidimensionales. Sin embargo, OLAP contiene datos multidimensionales, con datos normalmente obtenidos de fuentes diferentes y no relacionadas. Emplear una hoja de cálculo no es una opción óptima. El cubo almacenará y analizará datos multidimensionales de manera lógica y ordenada. Ahora, los almacenes de datos ahora se ofrecen como un producto completamente construido que es configurable y capaz de organizar múltiples tipos de datos. Los cubos OLAP se están quedando obsoletos ya que no pueden ofrecer análisis e informes en tiempo real, ya que las empresas ahora esperan algo con un alto rendimiento.
• Desarrollo de la interfaz de usuario: este es el quinto paso en el desarrollo del almacén de datos. Hasta ahora, los procesos discutidos han tenido lugar en el backend. Existe la necesidad de una interfaz de usuario sobre cómo interactúan el usuario y un sistema informático, en particular el uso de dispositivos de entrada y software, para acceder inmediatamente al almacén de datos para el análisis y la generación de informes. El objetivo principal de una interfaz de usuario es permitir que un usuario administre de manera efectiva un dispositivo o una máquina con la que está interactuando. Hay muchas herramientas en el mercado que ayudan con el desarrollo de la interfaz de usuario. Las herramientas de BI como Tableau o PowerBI para aquellos que usan BigQuery son excelentes opciones.
• Mantenimiento: Este es el sexto paso en el desarrollo del Data Warehouse. En esta fase, podemos actualizar o realizar cambios en el dominio o los requisitos de la aplicación del esquema y del almacén de datos. Los sistemas de mantenimiento del almacén de datos deben proporcionar medios para realizar un seguimiento de las modificaciones del esquema, por ejemplo, las modificaciones. A nivel de esquema, podemos realizar operaciones para la Inserción y cambiar dimensiones y categorías. Los cambios son, por ejemplo, agregar o eliminar atributos definidos por el usuario.  
• Prueba e implementación:Este suele ser el último paso en el ciclo de desarrollo del almacén de datos. Las empresas y organizaciones prueban los almacenes de datos para asegurarse de que los problemas comerciales requeridos se implementen con éxito o no. Las pruebas de almacén implican el escrutinio de enormes volúmenes de datos. Los datos que deben compararse provienen de fuentes de datos heterogéneas como bases de datos relacionales, archivos planos, datos operativos, etc. Las fases generales de prueba del proyecto de almacenamiento de datos incluyen: Integridad de los datos, Transformación de datos, Carga de datos mediante herramientas ETL, Integridad de datos, etc. Después de probar el almacén de datos, lo implementamos para que los usuarios pudieran acceder inmediatamente a los datos y realizar análisis. Básicamente, en esta fase, el almacén de datos se activa y permite que el usuario se beneficie de él. En el momento de la implementación del almacén de datos, la mayoría de sus funciones están implementadas. Los almacenes de datos se pueden implementar en su propio centro de datos o en la nube.

¿Cómo funciona un almacén de datos?

Un almacén de datos contiene datos de fuentes heterogéneas. Es un repositorio central donde los datos se procesan, transforman y cargan en las bases de datos para que los usuarios puedan acceder fácilmente a los datos de Data Warehouse para su análisis utilizando Business Intelligence y herramientas analíticas para una mejor toma de decisiones. 

Todos estos datos pueden estar en uno de los siguientes formatos:

• Estructurado
• no estructurado
• semiestructurado

El almacén de datos funciona recopilando, administrando y organizando datos de diferentes fuentes en una amplia base de datos completa. Una vez que se recopilan los datos, se procesan y almacenan en varias tablas según el tipo de datos y el formato. Los detalles comerciales confidenciales también se pueden almacenar dentro del almacén de datos, como detalles de empleados, información salarial, etc.

La información derivada de un almacén de datos ayuda a las empresas a investigar a sus clientes y anticipar las tendencias que se aproximan dentro del mercado competitivo. Al tener información precisa sobre lo que sus clientes quieren y lo que esperan de un negocio, es más fácil atenderlos correctamente y lograr niveles más altos de satisfacción del cliente.