Definición:
Data Warehouse es una colección de datos organizada para el análisis y acceso a la información. Está diseñado para permitir que los usuarios analicen los datos desde múltiples perspectivas, independientemente de cómo fue recopilado y almacenado originalmente.
Los Data Warehouse se construyen usando una variedad de herramientas y tecnologías, con el objetivo de reunir datos de sistemas de aplicación distintos en un solo lugar, para un uso común. Esto permite a los usuarios recopilar y analizar información de toda la empresa, obteniendo así respuestas únicas que ayudan en la toma de decisiones.
Cuáles son las estructuras de un Data Warehouse
Los Data Warehouse típicamente están compuestos por varias entidades básicas, como la base de datos principal, los sistemas de información que alimentan a la base de datos y las herramientas analíticas.
La base de datos principal se compone de múltiples tablas que contienen los datos recopilados. Estas tablas se organizan de acuerdo con una estructura relacional, lo que facilita la extracción y el almacenamiento de los datos.
Los sistemas de información alimentan a la base de datos, proporcionando los datos que se usarán para crear el Data Warehouse. Esto puede incluir una variedad de fuentes, como bases de datos de aplicaciones, archivos planos y ERP.
Las herramientas analíticas son software especializado diseñado para ayudar a los usuarios a extraer información útil. Estas herramientas ofrecen una amplia variedad de funciones, como la creación de gráficos y tablas para visualizar los datos, el análisis estadístico y la preparación de informes.
Cuál es el principal objetivo de un Data Warehouse
El principal objetivo de un Data Warehouse es proporcionar una única fuente centralizada para almacenar, gestionar y analizar la información, que sea fácilmente accesible para el personal de la organización. Esto ofrece a los usuarios la capacidad de comprender mejor su negocio y optimizar sus procesos para mantener una ventaja competitiva.
Diferencias entre Data Warehouse y Big Data
Uno de los principales diferencias entre un Data Warehouse y Big Data es su enfoque. Mientras que el primero se centra en la organización y análisis de grandes volúmenes de información, Big Data se trata de la recopilación y análisis de grandes volúmenes de datos no estructurados.
En términos de almacenamiento, un Data Warehouse es una base de datos relacional que se usa para almacenar grandes cantidades de información. Por otro lado, Big Data se almacena en una variedad de sistemas distintos, como clusters Hadoop y bases de datos NoSQL.
Además, las herramientas que se usan para analizar los datos también son diferentes. Un Data Warehouse se analiza con herramientas estadísticas específicas, mientras que Big Data también usa herramientas de análisis avanzadas como el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural.
Qué beneficios aporta el Data Warehousing en la nube
El Data Warehousing en la nube ofrece muchos beneficios a los usuarios que buscan organizar y analizar grandes cantidades de datos.
En primer lugar, el almacenamiento en la nube significa que los usuarios pueden acceder a sus datos desde cualquier lugar en el mundo con una conexión a Internet. En segundo lugar, almacenar y procesar grandes volúmenes de datos en la nube permite a los usuarios reducir el costo y la complejidad de la administración de un Data Warehouse. Finalmente, almacenar datos en la nube también ofrece mayor escalabilidad, permitiendo a los usuarios agregar rápidamente nuevas fuentes de datos o cambiar la configuración del Data Warehouse sin la necesidad de realizar grandes inversiones.
En conclusión, un Data Warehouse se usa para almacenar y analizar grandes volúmenes de información estructurada, mientras que Big Data se utiliza para recopilar y procesar grandes cantidades de datos no estructurados. Cada enfoque ofrece un conjunto único de beneficios para los usuarios, y la elección depende en gran medida de sus necesidades específicas.