Ahora que los datos lo son todo, saber almacenarlos y analizarlos correctamente se ha convertido en una ventaja competitiva imprescindible para las empresas. El data warehouse o almacén de datos es un activo estratégico que recoge la información clave para que las empresas puedan centralizar sus datos y tomar decisiones.
Si quieres aprender a trabajar con grandes volúmenes de información y transformar datos en conocimiento útil para organizaciones de todo tipo, formarte en el ámbito del análisis de datos puede ser el primer paso. Los programas como el Máster en Business Analytics de la Universidad Europea te prepararán para dominar estas herramientas indispensables en el sector financiero, el sanitario, el logístico o el tecnológico.
A continuación, te explicamos todo lo que necesitas saber sobre qué es un data warehouse, para qué sirve y cómo se crea paso a paso.
Índice de contenidos
¿Qué es un data warehouse y para qué sirve?
Un data warehouse, también conocido como almacén de datos, es un sistema diseñado para recopilar, almacenar y gestionar grandes cantidades de información provenientes de diferentes fuentes de datos. Su objetivo principal es facilitar el análisis y la toma de decisiones en las organizaciones.
A diferencia de las bases de datos operacionales, que están orientadas a gestionar el día a día de la empresa, un data warehouse está optimizado para facilitar consultas complejas, comparaciones históricas y análisis avanzados.
Principales beneficios de un data warehouse
- Centralización de datos: reúne la información de distintas áreas y sistemas en un único lugar.
- Mejora la calidad del dato: gracias a procesos de limpieza, integración y transformación.
- Acceso eficiente a la información: permite realizar consultas analíticas rápidamente.
- Soporte para la toma de decisiones: convierte los datos en información útil para definir estrategias.
¿Cómo funciona un data warehouse?
El funcionamiento de un data warehouse se basa en un proceso conocido como ETL: Extract, Transform, Load (extraer, transformar y cargar). Este proceso es clave para convertir los datos procedentes de múltiples fuentes en información organizada y accesible.
Etapas del proceso ETL
- Extracción: se obtienen los datos de los sistemas de origen, que pueden ser bases de datos, hojas de cálculo o aplicaciones, entre otros.
- Transformación: se limpian, formatean y adaptan los datos para garantizar su uniformidad y utilidad.
- Carga: los datos transformados se almacenan en el data warehouse.
Una vez en el almacén de datos, esta información pasa a estar disponible para herramientas de business intelligence que pueden generar informes, visualizaciones y análisis predictivos.
¿Cómo hacer un data warehouse? Paso a paso
Crear un data warehouse es un proceso técnico que requiere conocimientos de bases de datos, programación y modelado de datos, y que se estructura en los siguientes pasos.
1. Identificar los requerimientos del negocio
Antes de empezar, es fundamental entender qué datos necesita la empresa, para qué los va a utilizar y qué resultados espera obtener del data warehouse.
2. Diseñar el modelo de datos
Se definen los esquemas que estructurarán el almacén, normalmente mediante modelos en estrella o copo de nieve, que permiten organizar la información de manera lógica y eficiente.
3. Seleccionar las fuentes de datos
Se identifican los sistemas de origen que proporcionarán los datos, como bases de datos CRM, software ERP o plataformas de e-commerce, entre otros.
4. Implementar el proceso ETL
Aquí se desarrollan los procesos que extraen, transforman y cargan los datos en el data warehouse. Esta etapa es esencial para asegurar la calidad y coherencia de la información.
5. Cargar el data warehouse
Una vez transformados, los datos se integran en el almacén. Esto puede hacerse de dos maneras: periódica (por lotes) o continua (en tiempo real).
6. Validar y mantener el sistema
Se comprueba que el almacén funciona correctamente, que las consultas devuelven resultados precisos y que los datos están actualizados.
¿Qué herramientas se usan para crear un data warehouse?
Existen diferentes herramientas y plataformas especializadas para crear y gestionar data warehouses. Algunas de las más utilizadas en el mercado son:
- Amazon Redshift: solución en la nube de Amazon, escalable y de alto rendimiento.
- Google BigQuery: ideal para procesar grandes volúmenes de datos rápidamente.
- Snowflake: plataforma moderna en la nube, muy valorada por su flexibilidad y rendimiento.
- Microsoft Azure Synapse Analytics: integra almacenamiento de datos y análisis con herramientas de Microsoft.
- Informatica, Talend o Apache Nifi: usadas para diseñar procesos ETL.
Dominar estas tecnologías puede abrir muchas puertas profesionales, especialmente si decides formarte en programas como el Máster en Business Analytics en Valencia, que te prepara con una visión práctica de las herramientas líderes del sector.
¿Cuál es la diferencia entre un data warehouse y un data lake?
Aunque a veces se usan como sinónimos, un data warehouse y un data lake son soluciones distintas para almacenar datos:
Data warehouse
Está diseñado para almacenar datos estructurados, es decir, organizados en filas y columnas como en una base de datos tradicional.
Su principal objetivo es facilitar el análisis de la información mediante consultas rápidas y precisas, lo que lo convierte en una herramienta ideal para generar informes, visualizaciones y reportes empresariales. Antes de que los datos lleguen al data warehouse, pasan por un proceso de transformación (ETL) que garantiza su calidad y uniformidad.
Data lake
Es una solución más flexible que permite almacenar tanto datos estructurados como no estructurados (imágenes, vídeos, archivos de texto o registros de redes sociales, por ejemplo).
Se utiliza principalmente para análisis avanzados, como el procesamiento en tiempo real, el aprendizaje automático o la exploración de grandes volúmenes de datos en bruto. En este caso, los datos se almacenan tal y como se generan, sin necesidad de pasar por un proceso de transformación previa.
En resumen, si lo que buscas es conseguir análisis orientados al negocio con datos limpios y organizados, el data warehouse es la opción adecuada. Si lo que necesitas es un espacio donde alojar grandes cantidades de datos variados para experimentar o aplicar técnicas de inteligencia artificial, el data lake es la alternativa más apropiada.
¿Qué estudiar para trabajar con un data warehouse?
El perfil profesional que trabaja con data warehouses combina conocimientos técnicos y habilidades analíticas. Si te interesa este campo, estas son algunas de las áreas clave que deberías dominar:
- Bases de datos relacionales y SQL
- Modelado de datos
- ETL y calidad del dato
- Lenguajes como Python o R
- Herramientas de Business Intelligence (BI)
Estudiar un programa especializado como el Máster en Business Analytics online de la Universidad Europea te permitirá adquirir estas competencias desde cualquier lugar y adaptarte a las necesidades de un mercado laboral cada vez más orientado a los datos.